一种基于上下文的中文信息检索查询扩展

在中文信息检索的研究和实践中,由于查询中所使用的词可能与文件集中使用的词不匹配而导致一些相关的文件不能被成功地检索出来,这是影响检索效果的一个很关键的问题。查询扩展可以在一定程度上解决这种词的不匹配现象,然而,实验表明,通常简单的查询扩展并不能稳定地提高中文信息检索的检索效果。本论文中提出并实现了一种基于上下文的查询扩展方法,可以根据查询的上下文对扩展词进行选择,是一种相对“智能”的查询扩展方法。在TREC - 9 中文信息检索测试集上进行的实验表明,相对于通常简单的查询扩展,基于上下文的查询扩展方法取得了具有统计意义提高的检索效果。     

信息检索中的查询扩展技术综述

查询扩展技术是提高信息检索查准率和查全率的有效手段。文章介绍了几种重要的查询扩展技术的工作原理,并对他们的算法效率进行了分析和比较。     

基于相关术语群的中文查询扩展

查询词语和文档中词语的不匹配是影响文本信息检索效果的一个关键因素.查询扩展技术可以在一定程度上解决这种词的不匹配问题,然而,实验表明,通常简单的查询扩展并不能稳定地提高中文信息检索的检索精度.利用自动构建的相关术语群来进行查询扩展以提高中文检索的效果.在NTCIR中文信息检索测试集上进行的实验表明,相对于传统的查询扩展方法,在检索效果上取得了平均24.5%的提高.     

跨语言信息检索中基于本体的查询扩展模型研究

网络的发展和世界语言的多样性使跨语言信息检索(CLIR,Cross Language Information Retrieval)倍受关注。但用户查询与文档用词不匹配成为影响检索效率的重要原因。为此,本文提出了一种基于领域本体的跨语言信息检索模型,以解决传统CLIR查询效率低下的问题。     

中文检索系统中查询的扩展

本文基于向量空间模型，提出了根据类别体系的层次结构，将特征项进行层次存储利用特征项所示的概念范畴的不同，以用户原始查询做进一步的扩展，文中详细介绍了用户查询扩展的方法，给出了查找某一特征项的下两层子特征项的算法。     

基于概念图的信息检索的查询扩展模型

针对传统的基于关键词匹配的信息检索存在的查全率和精确率不高的问题,提出一种基于概念图匹配的查询扩展方法：一方面通过知网对用户查询的词或者句子进行扩展后,将用户查询和文档生成概念图;另一方面利用概念图的不完全匹配和语义相似度的计算方法计算概念图的相似度,以提高检索效果。实验结果表明该方法取得了良好的效果。     

基于完全加权关联规则挖掘和查询扩展的信息检索

将完全加权关联规则挖掘技术应用于信息检索,提出一种基于完全加权关联规则挖掘和查询扩展的信息检索模型,重点阐述模型的设计思想及其算法和实现的关键技术.实验结果表明,该模型有效,能提高信息检索性能,有很高的实际应用价值和推广前景.     

基于频繁项集挖掘与查询扩展的信息检索系统模型

将频繁项集挖掘和查询扩展技术应用于信息检索,提出一种新的基于频繁模式挖掘与查询扩展的信息检索系统模型及其算法,并给出该检索系统模型的设计思想,以及模型总体结构及其各模块功能,实现了系统原型。实验结果表明,该检索系统模型能有效地提高和改善信息检索性能。     

查询扩展技术进展与展望

查询扩展技术是改善信息检索中查全率和查准率的关键技术之一,并成为近年来研究的热点.以查询扩展技术的发展为主线,将目前的研究方法归纳为三类:关键词查询扩展技术、查询词权重调整技术和语义概念查询扩展技术.对这三类扩展技术进行了整体性阐述和比较性研究,对一些关键性问题进行了探讨,并展望未来的发展趋势.     

基于混沌神经网络模型的查询扩展

针对传统的信息检索模型只能进行精确匹配的问题，提出一种基于混沌神经网络模型的查询扩展方法，利用混沌神经网络较强的记忆性、学习性和联想性，对用户查询行为进行学习，从而对用户的初始查询进行扩展和重构，以得到符合不同用户的检索结果。与传统的神经网络信息检索模型的对比实验表明，新模型具有更高的查全率和查准率。     

查询词相似度加权的邻近性检索方法

传统的邻近性检索模型同等地看待所有查询词,不加区分地考虑所有查询词的邻近性,造成“平行概念效应”,影响邻近性检索方法的性能。文中提出一种查询词相似度加权的邻近性检索方法。该方法根据查询词之间的语义相似度对查询词邻近性统计量加权,可进一步推断用户的实际信息需求,挖掘查询中蕴含的更深层次的信息。实验结果表明,在短查询较多的应用环境下,文中方法可较显著提升传统邻近性检索模型的性能,有效规避查询词邻近性的平行概念效应。     

融合Copulas理论和关联规则挖掘的查询扩展

将Copulas理论引入文本特征词关联模式挖掘,提出融合Copulas理论和关联规则挖掘的查询扩展算法.从初检文档集中提取前列n篇文档构建伪相关反馈文档集或用户相关反馈文档集,利用基于Copulas理论的支持度和置信度对相关反馈文档集挖掘含有原查询词项的特征词频繁项集和关联规则模式,从这些规则模式中提取扩展词,实现查询扩展.在NTCIR-5 CLIR中英文本语料上的实验表明,文中算法可有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题,改善信息检索性能,提升扩展词质量,减少无效扩展词.     

支持XML信息检索的索引技术*

作为互联网的新技术, XML 已经渗透到了Internet 的很多领域, 结构文档XML 的信息交换、提取、处理、查询的研究也日益受到重视。目前, 已经提出了许多面向XML 的查询语言, 这些查询语言一般基于路径和树模式。从信息检索理论与技术角度出发, 探讨XML 文档的索引技术, 以期达到内容和结构的双重检索。     

中文分词对中文信息检索系统性能的影响

中文分词作为中文信息处理最重要的预处理手段被广泛应用,该文从两个方面(检索精度和召回率)深入研究了中文分词精度和分词算法对中文信息检索性能的影响。此外,提出了两个假设,并在此基础上给出了一种提高中文信息检索系统性能的方法。实验表明,新方法能够取得很好的结果,证实了这两个假设。     

信息检索与信息抽取技术的研究

在当今信息社会 ,人们对于信息获取的要求越来越高。特别是互联网的普及 ,可以很方便地从互联网上获取信息。然而目前的信息检索技术和信息抽取技术还远远不能满足人们的要求。首先介绍信息检索和信息抽取技术 ,然后分析两者的特点和不足 ,最后提出一个结合两者优势的信息获取模型     

一种基于局部共现的查询扩展方法

针对信息检索中文档与查询之间的词不匹配问题,本文提出了一种基于局部共现的查询扩展方法LOCOOC。LOCOOC利用词项与所有查询词在局部文档集合中的共现程度来评估扩展词的质量,并整合了词项在语料集中的全局统计信息,使得选取的扩展词与初始查询所表征的主题或概念具有更好的相关性。实验结果表明:与未进行查询扩展时相比,采用LOCOOC方法进行扩展后,平均准确率提高40%以上;与传统的局部反馈方法以及局部上下文分析方法(LCA,Local Context Analysis)相比,LOCOOC不仅具有更优的检索性能,而且有着更好的鲁棒性。     

查询子空间在图像检索中的应用

近几年来,为了解决图像检索系统中由底层视觉特征和高层语义之间的差异所造成的检索困难,从信息捡索中引入了相关反馈技术。在过去几年中,它在该研究领域取得了一定的成功。文章提出了一种利用反馈信息建立“查询子空间”的检索模型,它将用户的语义查询进行基于视觉特征的分类,构造多个“查询子空间”,这些子空间拥有自身的查询模型和检索模型,最后的检索结果根据这多个“查询子空间”的检索结果得到。该模型具有较强的灵活性、扩展性,有效地利用了用户的反馈信息,动态地建立了底层视觉特征和高层语义之间的映射,能适应不同用户的查询。同时,将负反馈信息合理地融入到该模型中,提高了系统的检索效率。实验结果表明采用该检索模型的系统相比现有的检索系统性能有了较大提高。     

汉语自动分词研究及其在信息检索中的应用

汉语自动分词问题是中文信息检索的基础问题,也是阻碍其向前发展的“瓶颈”问题。介绍了分词技术的发展状况,分析了分词技术在信息检索过程中的应用,并讨论了信息检索和分词技术结合的方式和需要以及解决的关键技术问题。