基于证据理论和本体查询扩展的研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存

2、、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要查询扩展在提高搜索性能方面是一个常用有用的技术。然而，一些通过传统的统计方法（例如伪相关反馈）获得的扩展词可能和用户需要的信息并不是相关，另外一些真正相关的单词可能没有包含在反馈文档中。最近，研究人员利用外部的知识来检测和查询相关的单词，并将这些单词应用到查询扩展中。在这篇文章中我们展示了一个利用Freebase作为扩展词来源的研究。Freebas

3、e是一个开源的具有普遍用途的实体，它提供了一个基于图的人类知识模型。通过知识图我们可以获得丰富的和深层次的与查询概念相关的实体对象，我们通过对这些实体对象进行词语的提取来应用到查询扩展模型中。这种方法用来作为查询扩展模型的一种补充。我们提出了一种基于证据理论的新方法来用来衡量从Freebase中获得的扩展词的确定性。最终我们的扩展模型同经典的统计查询扩展模型（RM3）进行拟合。实验结果显示我们提出的模型能够有明显的提高在相关模型上（RM3）。关键词：查询扩展；Freebase；证据理论ABSTRACTQueryexpans

4、ionisgenerallyausefultechniqueinimprovingsearchperformance.However,someexpandedquerytermsobtainedbytraditionalstatisticalmethods(e.g.,pseudo-relevancefeedback)maynotberelevanttotheuser'sinformationneed,whilesomerelevanttermsmaynotbecontainedinthefeedbackdocumentsa

5、tall.Recentstudiesutilizeexternalresourcestodetecttermsthatarerelatedtothequery,andthenadoptthesetermsinqueryexpansion.Inthispaper,wepresentastudyintheuseofFreebase,whichisanopensourcegeneral-purposeontology,asasourceforderivingexpansionterms.Freebaseprovidesagrap

6、h-basedmodelofhumanknowledge,fromwhicharichandmulti-stepstructureofinstancesrelatedtothequeryconceptcanbeextracted,asacomplementtothetraditionalstatisticalapproachestoqueryexpansion.Weproposeanovelmethod,basedonthewell-principledDempster-Shafer's(D-S)evidencetheor

7、y,tomeasurethecertaintyofexpansiontermsfromtheFreebasestructure.Theexpandedquerymodelisthencombinedwithastateoftheartstatisticalqueryexpansionmodel--theRelevanceModel(RM3).ExperimentsshowthattheproposedmethodachievessignificantimprovementsoverRM3.Keywords:QueryExp

8、ansion;Freebase;Dempster-Shafertheory目录第一章绪论............................................11.1问题提出................................................11.2查询扩展