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.     

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.     

语义查询扩展中词语-概念相关度的计算

在基于语义的查询扩展中,为了找到描述查询需求语义的相关概念,词语.概念相关度的计算是语义查询扩展中的关键一步.针对词语.概念相关度的计算,提出一种K2CM(keyword to concept method)方法.K2CM方法从词语.文档.概念所属程度和词语.概念共现程度两个方面来计算词语.概念相关度问语.文档.概念所属程度来源于标注的文档集中词语对概念的所属关系,即词语出现在若干文档中而文档被标注了若干概念.词语.概念共现程度是在词语概念对的共现性基础上增加了词语概念对的文本距离和文档分布特征的考虑.3种不同类型数据集上的语义检索实验结果表明,与传统方法相比,基于K2CM的语义查询扩展可以提高查询效果.     

基于局部共现分析和概念语义的查询扩展研究

针对信息检索中文档与查询之间的词不匹配问题,提出了一种基于共现分析和概念语义的查询扩展方法.该方法结合概念语义空间和局部共现分析来实现扩展,并改进了扩展词筛选函数.实验结果表明,该方法对于传统的查询扩展技术的信息查询效果有了很大提高,具有较好的查询性能.     

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wiis,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.     

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。     

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．     

基于本体的查询扩展研究

查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。     

局部上下文分析剪枝概念树的查询扩展

介绍一种局部上下文分析（LCA）剪枝概念树的方法。利用LCA方法初次检索的与原查询最相关的文章作为备选扩展词的来源,用扩展词剪枝语义词典构造的概念树,补充概念树上不存在的新词,并重新计算扩展词权重。实验表明,在相同的实验条件下该扩展方法查询性能有较大的提高。     

语义检索关键技术研究

传统的基于关键字的信息检索,由于忽视了关键词本身所含的语义信息,故只能得到较低的查全率和查准率。而源于知识工程和人工智能领域的本体理论和技术,能够很好地处理自然语言理解问题和具有基于语义的推理机制,因此成为改进传统信息检索方式的良好工具。与传统的检索技术相比,它能提高检索的精度和覆盖率,减少了不相关的返回结果。文中将对语义检索系统中所涉及到的语义检索预处理及查询语义扩展等关键技术进行分析研究,为语义检索系统的顺利实施奠定了良好的理论与实践基础。     

结合概念语义空间的语义扩展技术研究

查询扩展是在原查询词的基础上加入相关的词或者词组,以克服自然语言的"二义性"问题,改进查询意愿的描述。在概念语义空间中进行查询词扩展,可以充分挖掘出查询词之间的关联程度,在整体上把握查询意愿。利用WordNet语义词典中的上下文关系和相似度关系为各个原始查询词构建语义树,并将这些语义树向上溯源建立完整的概念语义空间,以共现信息为特征参数对扩展源中的词进行筛选,以避免过度扩展引起查询语义漂移。还引入动态观察窗口加权模型,以强化共现信息对单词之间关联度的表示。实验结果表明,该扩展算法比传统伪相关反馈算法的扩展质量有明显提高。     

概念匹配方法综述*

详细介绍了概念匹配方法研究的背景和意义,分析和比较了现有的概念匹配方法及其优缺点和应用,并展望了概念匹配方法发展的方向。     

高适应性企业信息查询扩展系统设计与实现

高效企业信息检索已成为信息检索领域的重点和难点,讨论了企业信息检索相关技术的发展,设计并实现了一个基于概念的企业信息检索系统,利用查询扩展算法对用户输入的关键词进行语义扩展：利用专业词典查找同义词,通过学习指定文档集合找出关联词,并允许用户自定义关联词进行扩展,从而实现真正意义上的概念搜索。系统设计充分考虑可适应性及平台无关性问题,其层次间独立的结构设计使得系统字典可替换,可用于不同行业不同平台的企业信息查询,特别适合中小型企业的轻型简便应用。     

基于词向量的专利自动扩展查询研究

专利检索与普通的文本检索有着极大的不同,专利文本包括权利声明、摘要、全文等不同部分,自然不能简单地将普通文本的检索方法应用到专利检索当中来。专利检索通常面临着召回率低下的问题,首先,由于专利文本具有极强的专业性,有着复杂的术语表达方式,用户输入的关键词通常无法明确捕捉到检索意图,导致检索结果不理想。其次,专利撰写时有意识地制造与众不同的词汇,导致相关专利无法被检索到。目前有很多的研究方法都旨在提高专利检索的召回率,但是仍然有许多问题有待解决,检索效果有待改善。提出了一个基于词向量的专利自动扩展查询方法,在词向量的基础上,构建一个关键词查询网络,通过稠密子图发现算法来寻找扩展词集合,提高扩展词的有效性。在CLEF-IP 2012数据集的基础上进行了充分的实验,实验结果表明,本文提出的算法能够保证扩展词集获取的灵活性和有效性,同时能进一步提高专利检索的召回率。     

面向旅游领域的语义查询扩展方法

针对传统语义查询扩展方法存在返回结果多以及准确率不高的问题,以旅游领域为背景,提出一种语义加权查询扩展方法。利用本体推理能力与本体中的实体相关度进行查询扩展,结合TF-IDF算法的词频加权与语义相关度加权改善检索结果的排序。实验结果表明,相比其他2种方法,该方法能使更多符合要求的查询结果靠前排列,提高了旅游信息检索的正确率。     

基于互信息的问句语义扩展研究

用户习惯用很少的关键字来检索所需的信息,这必然会导致出现用户所检索的信息与得到的信息有所偏差.针对这一现象,提出了基于互信息的问句语义扩展模型(QSE_BMI).它的好处在于可以根据用户自己制定的兴趣模型和输入的查询问句,检索出与用户兴趣相匹配的并且符合用户需要的相关信息.