基于混合相关的Markov网络信息检索扩展模型

查询扩展是提高检索性能的有效方法。为了弥补在数据集中由于词对没有直接出现而导致无法统计出词间关系进行查询扩展的缺陷,该文通过提取Markov网络中的词团信息来量化词间的混合相关性,将强化后的词间混合相关性应用于信息检索扩展模型中。实验表明 基于混合相关的Markov网络信息检索扩展模型的检索效果优于基于直接相关的查询扩展模型;此外,该文提出的模型在总体检索性能上略优于基于团的Markov网络信息检索模型,但在词团提取上大大减少了计算开销。     

基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型

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。     

基于网络知识库与通用搜索引擎的查询词扩展方法

对查询词进行扩展是为了进一步理解用户的搜索意图,使得搜索引擎返回更加准确的信息。已有的方法主要研究如何寻找与查询词相似的词,然而相似的户的词并一定能真正反映用意图。从网络知识库中抽取查询词的待扩展词,并利用通用搜索引擎对待扩展词进行排序,这样的查询词扩展方法充分利用了网络群体智慧,使得扩展词更加贴近用户的搜索期望。通过进行实验对比发现,该方法有较好的结果。     

基于查询词扩展的文本检索算法研究

针对文本检索中所使用的查询词可能与文本词语不匹配而影响检索效果这一问题,提出了一种基于上下文的查询词扩展的方法,该方法根据查询词出现的上下文信息进行扩展词选择,同时考虑到查询扩展词与整个查询语句以及查询词的位置关系。实验结果表明,该方法大大提高了平均查准率。     

基于较高质量扩展源和局部词共现模型的XML查询词扩展

查询词扩展要解决两个方面的问题:一是扩展词的来源,二是如何在来源集合里挑选扩展词项。对此,首先利用检索结果聚类和排序模型获取了较高质量的相关文档集合,并以此作为扩展源;然后结合XML文档的特点,通过词项间的局部共现特征进行查询扩展。相关实验结果表明,一方面,所采用的检索结果聚类和排序模型的相关文档集扩展源具有较高的用户查询相关性,相比传统的伪反馈扩展源,具有更高的质量;另一方面,提出的结合了XML结构特点的词共现查询扩展方案能获得与用户查询意图相关的扩展信息,与初始查询和无结构的词项扩展方法相比,所提方法能够更有效地提高搜索引擎检索性能。     

基于多层Markov网络的信息检索模型

随着信息检索技术的不断发展,挖掘更加有效的信息来提高检索精度成为研究热点,已有的研究表明在检索过程中有效地融合各种信息将得到更好的检索效果。对一个具体查询而言,可以充分利用与已有查询的相关性、词语相关性和文档相关性等信息进行查询扩展和重构。基于这种思路,该文分别构造查询网络、词网络和文档网络,提出了多层Markov网络的信息检索模型,模型可以融合词间关系、文档间关系和查询间关系,为了有效降低计算量,给出了基于团计算模型。在标准数据集上的实验表明该文的模型能够有效融合三类信息,并较大幅度地提高检索效果。     

基于文档团的Markov网络检索模型

查询扩展是提高检索效率的有效方法.但是许多查询扩展方法中扩展词的选择没有充分考虑词项之间以及词项与文档之间的相关性,这样可能在查询扩展时加入太多不相关信息降低检索的性能.通过对文档间相关性和词间相关性的计算,把文档和词关联起来构建Markov网络检索模型,然后根据词项子空间和文档子空间的映射关系提取词团,将提取的词团信息用于查询扩展,使得查询扩展的内容更为相关.实验表明：基于文档团依赖的Markov检索模型能有效地提高检索效果.     

基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法研究

跨语言信息检索指以一种语言为检索词,检索出用另一种或几种语言描述的一种信息的检索技术,是信息检索领域重要的研究方向之一。近年来,跨语言词向量为跨语言信息检索提供了良好的词向量表示,受到很多学者的关注。该文首先利用跨语言词向量模型实现汉文查询词到蒙古文查询词的映射,其次提出串联式查询扩展、串联式查询扩展过滤、交叉验证筛选过滤三种查询扩展方法对候选蒙古文查询词进行筛选和排序,最后选取上下文相关的蒙古文查询词。实验结果表明: 在蒙汉跨语言信息检索任务中引入交叉验证筛选方法对信息检索结果有很大的提升。     

维吾尔文网络查询扩展词的构建研究

为提高维吾尔文网络内容查询的扩展性能,提出一种将维语同义词和互联网资源相结合的扩展词构建算法。利用维吾尔语同义词词典、近义词词典和反义词词典等建立基本候选词库,将互联网作为超大规模语料库,以搜索引擎为工具,使用改进的点互信息对基本扩展词进行相似度评价,选取前N个词形成候选扩展词库1,对包含关键词的互联网语料,基于局部共现和点互信息分析,构建候选扩展词库2,对上述2 种候选扩展词库加权求和,按顺序选择部分词为扩展词。通过搜索引擎实现扩展查询验证,结果表明,与常规查询和同义词查询扩展算法相比,该算法能明显提高查询的准确率。     

基于迭代方法的多层Markov网络信息检索模型

查询扩展是提高检索效果的有效方法,传统的查询扩展方法大都以单个查询词的相关性来扩展查询词,没有充分考虑词项之间、文档之间以及查询之间的相关性,使得扩展效果不佳。针对此问题,该文首先通过分别构造词项子空间和文档子空间的Markov网络,用于提取出最大词团和最大文档团,然后根据词团与文档团的映射关系将词团分为文档依赖和非文档依赖词团,并构建基于文档团依赖的Markov网络检索模型做初次检索,从返回的检索结果集合中构造出查询子空间的Markov网络,用于提取出最大查询团,最后,采用迭代的方法计算文档与查询的相关概率,并构建出最终的基于迭代方法的多层Markov网络信息检索模型。实验结果表明 该文的模型能较好地提高检索效果。     

基于用户日志的查询扩展统计模型

信息检索长期存在着用词歧义性问题,在Web搜索上的表现更加突出.提出了一种基于用户查询日志的查询扩展统计模型,将用户查询中使用的词或短语与文档中出现的相应词或短语以条件概率的形式连接,利用贝叶斯公式挑选出文档中与该查询关联最紧密的词加入原查询,以达到扩展优化的目的.实验结果表明,该方法更适宜改进Web上的信息检索,相对传统的查询扩展算法可以大幅度提高查询精度.     

基于隐马尔可夫模型的查询扩展方法

对查询进行扩展的目的是找出查询中的潜在语义,确定用户意图,进而构造更适合于搜索引擎检索的查询语句,以提高检索的准确率。提出利用隐马尔可夫模型预测查询中的潜在语义的方法,该模型在大规模用户查询日志上进行训练。由该模型预测出的扩展语句查询的准确率较词共现扩展、同义词扩展等方案均有明显提升。     

基于兴趣模型的查询扩展

针对信息检索中查询与文档集之间可能存在的“词不匹配”问题,基于兴趣模型提出一种将概念化的兴趣知识与向量空间模型相结合的查询扩展方法。该方法能根据阈值来判断查询扩展是否可行。用户的兴趣偏好是通过Agent代理实时获取的,兴趣知识采用HNC（Hierarchical Network of Concepts, 概念层次网络）理论的概念符号体系表达,这样便于计算概念之间的相似度。实验结果表明,经过查询扩展后的结果相对于未加入查询扩展的结果在性能上提高了29.1%。     

基于半监督学习的查询扩展模型

查询扩展是针对信息检索中常见的"词不匹配"问题提出的一种优化方法。通过分析现有查询扩展方法的不足,提出一种基于半监督学习的查询扩展模型,该模型将查询扩展看作一个分类问题,并采用直推式支持向量机对样本进行训练。实验结果表明该方法进一步提高了搜索引擎的查全率和查准率。     

基于词重要性的信息检索图模型

在信息检索建模中,确定索引词项在文档中的重要性是一项重要内容。以词袋(bag-of-word)的形式表示文档来建立检索模型的方法中大多是基于词项独立性假设,用TF和IDF的函数来计算词项的重要性,并未考虑词项之间的关系。该文采用基于词项图(graph-of-word)的文档表示形式来捕获词项间的依赖关系,提出了一种新的基于词重要性的信息检索图模型TI-IDF。根据词项图得到文档中词项的共现矩阵和词项间的概率转移矩阵,通过马尔科夫链计算方法来确定词项在文档中的重要性(Term Importance, TI),并以此替代索引过程中传统的词项频率TF。该模型具有更好的鲁棒性,我们在国际公开数据集上与传统的检索模型进行了比较。实验结果表明,该文提出的模型都要优于BM25,且在大多数情况下优于BM25的扩展模型、TW-IDF等模型。