基于差分进化算法的语义查询扩展技术

目的提高扩展词与用户查询在语义层面上的关联,解决歧义扩展问题。方法基于差分进化算法的语义查询扩展技术先利用领域本体提供的领域背景知识来获取候选扩展词集,然后通过分析用户日志来获取用户检索偏好信息,最后利用差分进化算法确定同用户检索意图最相符的扩展词集。结果比起前沿的局部上下文分析方法,基于差分进化算法的语义查询扩展技术能够确定更高质量的扩展词集。结论利用用户日志和本体中概念间的语义关系作为背景数据来过滤无关的扩展词可以有效提高后续语义扩展过程的效率,差分进化算法能够有效排除同用户检索意图无关的词集并确定高质量的扩展词集。     

一种基于语义词典的局部查询扩展方法

针对基于关键词匹配的搜索引擎存在的问题,提出一种基于语义词典的局部查询扩展方法,首先利用共现分析法和语义相似度选取扩展词,再对原始查询词和扩展词加权,最后计算文档相似度从而获得排序后的扩展查询结果.该方法克服了其它局部扩展方法将大量无关词加入查询的问题.实验表明,该方法有效地提高了查询结果的查准率.     

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法

目前关系数据库关键词查询技术主要利用关键词的语法匹配,而没有利用数据之间的语义关系进行匹配,导致查询效果往往都不太令人满意。为了改善查询效果,结合本体概念,提出了基于本体的关系数据库关键词查询的语义查询扩展方法,把用户提交的查询关键词扩展为基于本体的语义关键词。实例分析表明,扩展后的语义关键词尽可能符合用户的真实意愿。     

基于集合论的中文问答系统查询扩展

在汉语问答系统中,当用自然语言问句进行文档检索时,由于问句比查询词包含更多的语义信息,因此必须进行查询词扩展以提高信息检索的性能.通过分析已有的查询扩展方法,提出了基于集合论的查询扩展新方法.它结合了3种传统的查询扩展方法:语义词典法、自动相关反馈法和问题类型词.实验结果表明该方法在Web检索方面是有效并且优于传统的方法.     

汉语问答系统概念查询扩展研究

问答系统中查询词扩展是影响检索性能的关键因素之一.给出了领域本体的构建过程,提出了一种结合相似度与相关度的关联度计算方法,利用领域本体构建的概念网络描述的概念及概念问的关系,量化领域概念的关联度,以此进行查询扩展.高校招生问答系统的实例证明,这一方法是合理有效的.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一.鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1.….K wk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法.这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足.     

基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法

当搜索日志存在查询词稀疏性和时效性问题时,基于搜索日志的查询扩展方法无法保证查询扩展的质量,无法满足具有时效性查询请求的需求.提出了基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法,通过发掘搜索日志中用户查询词和相关文档的关联关系,抽取查询扩展词,并用局部上下文从相关文档集中提取出频率较大,同时具有时效性的查询扩展词.通过对查询扩展词的查询性能和时效性的计算,该方法为原始查询补充更高质量的查询扩展词.实验结果表明,该方法能够有效地提升准确率和召回率,使原始查询获得更好的查询性能.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk-Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。
     

一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法

针对伪相关反馈模型反馈文档信息质量差和扩展词选择不适产生的漂移现象等问题,提出了一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法。该方法对初检结果的前k个文档进行人工标注,分成相关文档与不相关文档两类;并利用一种半监督聚类算法对初检结果的前”个文档进行分析,提取出与查询相关的文档作为反馈文档。该方法通过对少量标注文档与查询相关性的学习,能够较准确地估计出大量未知文档与查询的相关性,提高反馈文档的质量,从而有效提高检索的查全率和查准率。实验结果表明,该方法比传统的伪相关反馈和基于无监督聚类的伪相关反馈有更优的检索性能。     

基于自动查询扩展的专利文档检索方法

针对现有专利检索中的用户意图理解及查询扩展不足问题,提出了一种基于自动查询扩展的专利文档检索方法。首先结合专利文档特点,采用基于改进TF-IDF公式的专利领域词表提取方法,构建专利领域词表。在检索阶段,对查询输入串进行分析得到查询关键词汇,同领域词表相结合,确定查询所在领域及查询扩展难度。利用基于伪相关反馈的自动查询扩展技术,根据伪相关文档的术语分布差异分析,生成查询扩展项并排序,最后将扩展项与原始查询条件相结合,重新组成查询条件,完成专利查询。实验结果表明,该方法具有较高的召回率和平均准确率。     

基于用户兴趣及术语间关系的查询扩展方法

针对传统查询扩展方法无法根据不同用户的需求进行检索的不足,提出一种基于用户兴趣和术语间关系进行查询扩展的方法。通过对用户浏览的网页文档及得到的网页日志进行挖掘得到一系列代表用户兴趣的术语,根据与初始查询词存在同义关系的用户兴趣术语及其权重对初始查询词权重进行调整,利用兴趣术语中与初始查询词存在本体关联关系的术语对初始查询进行扩展。实验结果表明,该方法相对于传统查询扩展方法在一定程度上提高了信息检索的查全率和查准率。     

一种用于查询扩展词选取的主题模型

为能在搜索引擎返回的结果集上构建贴近用户意图的主题层,并在文档词与主题间建立映射,将社会化标注引入经典的LDA模型,构建一种基于主题-标签-文档词之间关系的三层主题模型,并将其用于伪相关反馈查询扩展词的选取.实验结果表明,该模型提取的查询扩展词能描述标签的语义,模型用于伪相关反馈后,提取的扩展词能覆盖查询条件,在多数情况下结果列表的NDCG值高于基本伪相关反馈和结果集聚类方法.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。     

一种基于词向量的模糊查询扩展方法

在中文文本信息中,同一个语义往往有多种不同的表达方法,不同的个体对同一个词语理解也会有一定的偏差,这将导致在信息检索时,出现查询项与检索数据"词不匹配"的问题.虽然,模糊检索是改善这一问题的有效方法之一,但仅仅利用已知信息进行模糊检索,已不能满足充斥着大规模无标定文本信息的网络时代的检索需要.提出一个基于词向量的模糊检索查询扩展方法,通过词向量计算查询项的相似词,进而进行查询项扩展.相比与传统的模糊检索方法,在同一测试集中,基于词向量的模糊查询扩展方法测评出的查全率、查准率以及两者的调和平均数均得到了有效提升.     

基于事件本体的查询扩展方法

针对用户获取互联网上事件类信息的需求,提出了一种基于事件本体的查询扩展方法,重点研究了该方法涉及的2个关键技术：查询内容与领域事件本体的匹配和基于事件本体的扩展项的选取．在中文事件语料库上,通过实验验证了方法的有效性．     

分布式环境下基于形式化领域本体的查询处理

为了提高语义Web查询的查全率和查准率,文中提出了一种基于形式化领域本体的查询处理方法.首先采用描述逻辑表达领域本体的语法和语义,实现领域本体的形式化转换;然后基于转换后的形式化领域本体,采用含半幺群概括演算作为基于形式化领域本体查询转换的目标语言,定义了用户查询到含半幺群同态查询的转换规则和语义优化处理、查询重写规则,最后通过实验验证了该方法的查询性能.     

用于关系数据库关键词查询的基于划分的候选网络生成算法

为了提高关系数据库关键词查询的性能,提出了基于划分的候选网络生成算法,并分析对比了基于广度优先扩展的候选网络生成算法.利用候选网络的同一性,通过改写图的同构算法为查询结果生成算法提供无冗余的候选网络集合.分析和实验结果表明,当关键词个数与最大候选网络尺寸较小时,2种算法的执行时间和所生成的候选网络数量相近.随着关键词个数与最大候选网络尺寸的不断增大,采用划分策略的候选网络生成算法能够大幅度减少候选网络的冗余,缩短执行时间.当最大候选网络尺寸大于6,关键词个数大于4时,性能改进可达到10倍以上.可见,基于划分的候选网络生成算法适应于中、大规模数据库关键词查询系统.     

基于特定问题类别的汉语问答系统查询扩展

针对汉语问答系统的特点,提出一种通过统计问答对方式获得各种问题类别的关联词,并根据类别关联词进行查询扩展的方法.在计算问题和答案文本相似度时,实现了一种基于最小匹配距离的计算方法,该方法充分考虑了查询词及查询扩展词在文本中的词频及位置分布信息.实验结果说明在汉语问答系统答案文本检索中,按照问题类别关联词进行查询扩展比未进行查询扩展在性能上有很大的改进.     

基于用户查询意图的搜索排序算法

目前互联网技术的研究热点是智能化的、个性化的服务,而传统的Web搜索排序算法和已有的个性化排序已经不能满足政府、企业等用户的信息查询需要.本文将研究核心定位到充分理解用户查询偏好上,提出了基于用户偏好的PageRank算法.文中利用用户互反馈技术修正查询关键词,利用语义相关性技术分析用户查询意图,理解用户偏好.改进的算法完善了搜索查询的可靠性依据,能够较好地挖掘用户的偏好主题,贴近用户的查询目的,提高搜索查询效率和用户满意度.     

基于任务上下文的查询扩展方法

目前困扰查询扩展的主要问题是主题漂移.为了降低主题漂移对查询扩展优化的影响,提出了一种基于任务上下文信息的查询扩展方法,旨在通过任务上下文中的信息来选择合适的查询扩展词添加到查询中,使得查询的结果更加精确.实验结果表明,该方法有效降低了主题漂移对查询扩展精度的影响.