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基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型
引用本文:甘丽新,万常选,王明文.基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型[J].计算机科学与探索,2014(12):1485-1493.
作者姓名:甘丽新  万常选  王明文
作者单位:1. 江西财经大学 信息管理学院,南昌 330013; 江西科技师范大学 数学与计算机科学学院,南昌 330038
2. 江西财经大学 信息管理学院,南昌,330013
3. 江西师范大学 计算机信息工程学院,南昌,330022
基金项目:Universities and Research Institutes) under Grant No. KJLD12022(江西省高等学校科技落地计划,the Natural Science Foundation of Jiangxi Province of China under Grant No.20122BAB21103,the Humanities and Social Sciences Foundation of Jiangxi Provincial Universities under Grant No. JC1312
摘    要:查询扩展是解决查询词与相关文档中的词不匹配而导致检索效率低下问题的关键技术之一。提出了基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型。该模型综合考虑了候选词与查询词的层次距离、词间相关性、词节点的出度和路径等因素,通过层次依赖关系对候选词进行重新加权,选择与查询最为相关的候选词应用于信息检索扩展模型,有利于挖掘出更多潜在的、深层次依赖关系的查询候选词。在5个标准数据集上进行了实验,结果表明基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型与未进行查询扩展的BM25模型相比,在3-avg和11-avg上分别提高了5%~41%和5%~70%不等,与基于直接相关的Markov网络信息检索扩展模型相比,该模型在总体检索效率上表现更优。

关 键 词:层次依赖  Markov网络  查询扩展  信息检索

Markov Network Information Retrieval Expanded Model Based on Hierarchical Dependence
GAN Lixin , WAN Changxuan , WANG Mingwen.Markov Network Information Retrieval Expanded Model Based on Hierarchical Dependence[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2014(12):1485-1493.
Authors:GAN Lixin  WAN Changxuan  WANG Mingwen
Abstract:
Keywords:hierarchical dependence  Markov network  query expansion  information retrieval
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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