基于語義分析和局部文檔的查詢擴展研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代信息技術和網絡技術的不斷發(fā)展,海量的知識信息被發(fā)布到互聯(lián)網上并快速地增長,如何準確有效地從互聯(lián)網上尋找到所需的信息成為了信息檢索領域的研究熱點。當前的信息檢索系統(tǒng)中主要使用關鍵詞匹配技術獲取信息,而用戶查詢詞與實際的檢索意圖之間通常存在一定的差異,這就導致不包含用戶查詢詞但是與用戶檢索意圖相關的文檔無法被檢索出,同時很多用戶輸入的查詢詞個數(shù)比較少并且僅僅只是關心檢索系統(tǒng)返回的前面一些結果,這些問題都會對檢索系統(tǒng)的性能產生影響。<

2、br>　　針對以上問題,基于語義分析和局部文檔的查詢擴展方法通過分析概念之間的語義相似度從外部語料集和局部文檔中獲取擴展詞來對用戶的初始查詢進行擴展,有效地提升了檢索系統(tǒng)的性能。該方法從外部語料集WordNet和維基百科中抽取出語義信息用于分析概念之間的語義相似度,當用戶輸入查詢時,首先依據(jù)概念之間的語義相似度從WordNet、維基百科和局部文檔中分別獲取三個擴展詞集合,然后依據(jù)擴展詞與集合之間的關系對擴展詞的權值進行重新分配并篩選出較

3、好的擴展詞與初始查詢組成擴展查詢,最后使用向量空間模型對擴展查詢檢索得到的文檔集進行排序并返回給用戶。該方法使用外部語料集中的語義信息分析概念之間的語義相似度獲取擴展詞并發(fā)揮了已得到廣泛肯定的局部分析擴展方法的優(yōu)勢,在提高擴展詞質量的同時彌補了基于局部分析以及基于外部語料集的查詢擴展方法的不足。
　　在國際文本檢索會議的標準測試集上的實驗結果表明,相比于原始查詢以及僅使用維基百科的查詢擴展方法,基于語義分析及局部文檔的查詢擴展方法