基于领域本体的语义查询扩展

在信息检索研究领域,资源与查询词的匹配决定信息检索质量。现有检索方法的检索结果存在过多不相关信息,不能很好满足用户需求。针对传统信息检索存在的问题与当前语义查询扩展方法的特点,本文在分析各种语义查询扩展方法及其相关研究的基础上,提出一种改进的基于领域本体的语义查询扩展方法。该方法论通过本体模型和概念相似度的计算对检索信息进行检索意图树的构建并扩展;然后在资源本体中以最短路径的方式搜索资源。实验结果表明,本文方法相较其他查询扩展方法能得到更好的检索结果。     

一种针对特定领域的查询扩展方法

为提高特定领域信息检索的效率,针对用户的查询需求不能准确、清晰地表述查询意图的问题,提出一种基于领域本体的语义查询扩展算法。该算法结合领域本体中知识库和实例库的特点,设计相应的扩展算法。其中,基于知识库的扩展主要依赖于等价关系、父类关系和子类关系等层次结构关系。基于实例库的扩展方法主要有:数值型属性扩展和基于统计的语义字典的文本型属性扩展。最后,利用实验验证语义扩展算法的有效性和可行性,并与相关研究方法进行比较,表明该方法在查全率、查准率上也取得了较好的效果。     

基于领域本体知识库的语义查询扩展

为了在检索过程中全面表达用户查询意图,提出了基于领域本体知识库的语义查询扩展方法。该方法借助领域本体推理出的知识,使检索系统从语义层面理解用户查询语句,并通过语义相似度来控制扩展词的规模,避免了查询过度扩展,使得新构造的查询能更准确地描述用户的检索需求,提高了检索的有效性。原型系统的实验结果表明,该方法较传统的关键字匹配法和LAC方法有明显的优势,在保障查全率的基础上,可极大地提高检索准确率。     

基于本体的林业领域语义查询扩展模型

传统信息检索模型仅考虑考虑关键词本身的匹配程度,在林业领域信息检索时得到的检索结果不全面或不准确.为了改善检索质量,提出了一种基于本体的林业领域语义查询扩展模型.该模型利用了本体的语义推理的能力和语义结构对关键词进行语义查询扩展,最终实现提高检索查全率和查准率的目的,是对传统基于关键词匹配的信息检索模型的语义补充.结果表明该模型在一定程度上改善了林业领域信息检索结果的查准率和查全率.     

一种基于语义单元的查询扩展方法

查询扩展技术通过向初始查询请求中加入相似或者相关的词,来减少查询请求与相关文献在表达上的不匹配现象,改善检索性能.本文利用语义单元的语义表达能力和语义单元之间的关系,将与初始查询具有密切语义关系的查询词或短语加入到初始查询请求中,更加全面地表示了用户的查询意愿.算法的时间复杂度为O(L),只与搜索请求的长度L有关,与语义单元表示库的规模无关,这对实时性要求较高的搜索引擎来讲是很实用的.     

基于语义的概念查询扩展

针对当前信息检索系统中所存在查准率低和查全率低的情况,分析了当前检索系统中常用的方法后,提出了一种基于语义的概念查询扩展方法.该方法结合概念语义空间来实现用户检索的概念查询扩展,以达到提高查准率和查全率的目的.实验结果表明,该方法相对于传统方法可以大幅提高用户检索的查准率和查全率.     

面向领域的语义搜索引擎的应用研究

针对基于关键字的搜索引擎缺乏语义的问题,提出了一种面向专业领域的语义搜索引擎模型.以领域本体形式化描述为基础,构建本体语义框架,进而给出语义搜索模型.在模型中,以概念、概念-实例以及关键字等3种扩展特征项作为基础,对查询扩展算法和文档语义标注算法进行了研究,并且构建了语义索引,通过引入向量空间模型判定扩展检索词与语义文档的相似度.实验结果表明,该模型较传统模型较大提高了检索的查准率和查全率.     

基于语义向量表示的查询扩展方法

针对传统查询扩展方法在专业领域中扩展词与原始查询之间缺乏语义关联的问题,提出一种基于语义向量表示的查询扩展方法。首先,构建了一个语义向量表示模型,通过对语料库中词的上下文语义进行学习,得到词的语义向量表示;其次,根据词语义向量表示,计算词之间的语义相似度;然后,选取与查询中词汇的语义最相似的词作为查询的扩展词,扩展原始查询语句;最后,基于提出的查询扩展方法构建了生物医学文档检索系统,针对基于维基百科或WordNet的传统查询扩展方法和BioASQ 2014—2015参加竞赛的系统进行对比实验和显著性差异指标分析。实验结果表明,基于语义向量表示查询扩展的检索方法所得到结果优于传统查询扩展方法的结果,平均准确率至少提高了1个百分点,在与竞赛系统的对比中,系统的效果均有显著性提高。     

基于语义查询扩展的垂直搜索研究

基于关键词的搜索引擎无法满足用户需求,传统查询扩展方式又会带来许多语义理解错误,针对该问题,提出一种基于本体的垂直搜索引擎概念模型,建立基于关键词和基于概念的两层索引结构,利用行业领域本体对用户提交的关键词进行语义查询扩展,并对按照本体标注的文档进行排序优化,提高查询的查全率和查准率。     

基于语义扩展的图书智能查询系统研究

伴随着知识经济的迅速发展,数字图书馆已成为信息资源传播的重要载体之一。传统的基于关键词的检索技术已无法满足用户对图书信息的需求,并且自然语言的多义性导致了图书信息检索的查全率和查准率偏低。在现有的数字图书馆检索系统基础之上,使用本体技术,扩展了现有图书馆信息检索模型的功能,设计并实现了基于本体技术的图书语义扩展智能查询SEBIQR系统。所设计的图书智能查询系统除了能实现传统的图书管理功能之外,还能对用户输入的关键词进行语义扩展分析,重点实现了图书信息的模糊查询和语义扩展查询,大大提高了当今图书信息智能查询系统的检索效率。     

基于用户兴趣的查询扩展语义模型

自然语言中词的同义现象和歧义现象一直是降低信息检索查全率和查准率的关键,在Web搜索引擎上显得更加突出。提出了一种基于用户兴趣的查询扩展语义模型,通过构建基于Yahoo的语义ontology知识库消除同义现象,设计客户端的用户兴趣挖掘模型消除歧义现象。实验结果显示该方法能有效提高Web信息检索的查全率与查准率。     

基于语义分析的查询扩展方法

查询扩展是优化信息检索的有效途径。为此,提出一种基于语义分析的查询扩展方法,利用基于互信息的共现模型分析初检文档,并将其作为部分扩展源,用模型的统计结果剪枝由语义词典WordNet生成的语义树,限制扩展范围。从初检文档和语义词典两方面选取扩展词对原查询进行扩展形成新的查询集。对返回结果进行重排序,调整前n篇文档的查准率。实验证明该方法是切实可行的。     

语义检索系统中的查询语句扩展算法改进

查询扩展技术是在原有用户查询的基础上加入语义相关的新词,组成语义更准确的查询条件。文中对查询扩展算法中扩展词加权方法进行改进,提出一种基于初始用户查询意欲和词与词间语义关联性给扩展词加权的方法。根据此算法得到的扩展词权值不仅反映了该扩展词和原关键词间的关联性,还反映出该扩展词和查询关键词集合中所有元素的关联性。因此,可将基于语义树的查询扩展问题转换为扩展词权值wijs,o,p的计算,如何计算出权值wijs,o,p是文中的核心。实验证明,该算法提高了检索的查准率。     

一种改进了的查询扩展算法

在进行检索的时候,用户给出的查询关键字常常不能准确地表达出用户的真实意图,所以要对用户的查询关键字进行扩展。该文章改进了基于本体的查询关键字扩展算法,加入了反映与用户意图符合程度的贴近度系数以及扩展短语对文本重要程度的隶属度系数。经实验证实,改进后的算法在查全率和查准率方面有明显的提高。     

基于潜在语义分析的个性化查询扩展模型

为在信息检索系统中获得更好的查询效果,提出一种混合的个性化查询扩展模型。通过潜在语义分析建立潜在语义空间,并在潜在语义空间中计算得到查询的概念相关扩展词和兴趣相关扩展词,不但有效解决了词典问题,而且满足了不同用户需求多样性和用户多兴趣点的需求。实验表明,该算法能够较好地提高搜索引擎系统的查全率、查准率,以及信息检索效率。     

一种基于潜在语义分析的查询扩展算法

该文提出一种新的查询扩展算法。通过对文本进行潜在语义分析,引入计算词语间语义相似度的方法,将文本聚类应用到检索的交互过程中,以提高信息检索的质量。实验结果表明该算法对于提高检索的准确率是十分有效的。     

基于语义关系查询扩展的文档重构方法

已知文档与用户查询之间相同概念不同表达形式造成的词不匹配问题是影响信息检索效果的重要原因之一．该文提出了根据词之间的语义关系进行扩展和替换的文档重构方法．它与传统的查询扩展不同,实现了同一概念信息的聚集,是更接近于人类进行信息查找的思维方法．进一步地,研究给出一种有效的实时文档重构检索策略,解决了文档重构方法在实际应用中的可行性．在标准测试数据集上的实验表明,基于查询扩展的文档重构方法不仅比不扩展的最佳性能始终有14%～23．4％的提高,而且比相对应的传统查询扩展方法也有约16％的提高．