基于语义关系查询扩展的文档重构方法

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1、*基于语义关系查询扩展的文档重构方法张敏,宋睿华,马少平清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,中国北京100084;E-mail:zhangmin@s1000e.cs.tsinghua.edu.cn摘要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。本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

2、展的文档重构方法不仅比不扩展的最佳性能相比始终有14%到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。关键词文档重构查询扩展语义相似性词不匹配概念检索DocumentRefinementBasedOnSemanticQueryExpansionZHANGMin,SONGRuihua,MAShaopingStateKeyLab.ofIntelligentTech.andSys.,CSTDept.,TsinghuaUni.,Beijing100084,China;E-mail:zhangmin@s1000e.cs.tsinghua.edu.cnAbstractThewo

3、rdmismatchproblemofvariousexpressionsofthesameconceptbetweenknowndocumentresourcesanduserqueryisoneofthemainfactorsthathurttheretrievalperformance.Thispaperproposesadocumentrefinement(DR)approachbyexpansionandreplacementbasedonsemanticrelationsbetweenwords.Differentfromtraditionalqueryexpansionte

4、chnology,thisDRapproachclusterstheinformationwiththesameconcept,whichisclosertohumanthinkinghabitofinformationseeking.Furthermore,aneffectivereal-timeDRstrategyhasbeengiven,whichmakestheDRapproachfeasibletoapplications.ExperimentsonstandardtestingsetshowedthattheDRapproachmadeconsistent14%to23.4%

5、improvementsafterrefinement,andgot16%improvementscomparedwiththecorrespondingqueryexpansiontechnologies.Keywordsdocumentrefinement,queryexpansion,semanticsimilarity,wordmismatch,conceptretrieval一.背景及相关研究工作在当前的信息检索模型和系统中,信息都是以字、词或者词组的形式来表示的。只有查询词出现在文档中时,才有可能被检索到。但是在自然语言里同一个概念经常会有多种不同的表达方式,因而很有可能出现

6、与用户查询含义相关的文档由于用词不同而无法被检索出来的情况。这种词不匹配问题是影响信息检索效果的重要原因之一。*本项目得到国家自然科学基金资助(60223004,60321002,60303005)例如,对于automobilerecall(汽车回收)(选自TREC2002NoveltyTrackTopic397)这样的用户查询,可能相关信息在文档中以如下的方式表达:1.FORDisrecalling57,000MondeofamilysalooncarsintheUKbecauseofaminordefecttothehandbrakelever.2.MazdaAnnouncesRec

7、all:MazdaMotorCorp.announcedtherecallof102,548mid-sized626sedansfromthe1986-and1987-modelyearstofixafaultyignitionswitch.3.Fordisrecalling57,000MondeosaloonsinBritainbecauseofasmalldefectinthehandbrakelever.其中三个句子中,都没有

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