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相似文献
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1.
信息检索扩展技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文针对信息检索在查询扩展方面的不足,提出了一种结合本体理论和用户相关反馈技术的查询扩展方法。以FirteX作为检索平台, 选取WordNet作为本体扩展资源来验证本文所提出的查询扩展算法,实现结果表明该方法比基于余弦相似性的查询扩展方法在平均查全率、平均查准率方面有更大的优点。  相似文献   

2.
查询扩展是信息检索领域中的一个热门话题,其目标是将与初始查询词相关的其他单词添加到初始查询请求中,以更详细地描述用户的信息需求.本文将查询过程视为特殊的问答过程,并基于此思想提出一种新的查询扩展方法.本文的贡献主要有以下几点:① 借助统计语言模型从大规模问答对数据中挖掘单词之间的扩展关系,并根据单词间的扩展关系对候选扩展词进行评级;② 提出一个新的查询扩展词选取策略,以克服已有查询扩展方法仅依赖评级的扩展词选取策略的不足.通过在真实数据集合上的实验,证明本文提出的查询扩展方法可以取得优于传统方法的性能,具有一定的实用性.  相似文献   

3.
基于本体的查询扩展与规范   总被引:9,自引:0,他引:9  
研究本体支持下的智能检索问题。利用语义的层次结构和蕴涵关联量化领域概念的关联程度实现查询扩展,并采用RDF的三元组方式规范检索关键词,依据本体中的关联重构用户查询需求,以匹配策略实现智能检索。经过实例计算与分析,验证该方法的合理性,可行性及特点。  相似文献   

4.
基于伪相关反馈的跨语言查询扩展   总被引:3,自引:2,他引:1  
相关反馈是一种重要的查询重构技术,本文分析了两类相关反馈技术,一是按用户是否参与可分为伪相关反馈和交互式相关反馈,二是按作用于查询的方式可分为查询扩展与检索词重新加权.在此基础上,本文重点探讨了将相关反馈技术应用于跨语言信息检索,提出了翻译前查询扩展、翻译后查询扩展、翻译前与翻译后相结合的查询扩展三种方法.最后,本文通过伪相关反馈实验对这三种方法进行了比较,实验结果显示,三种跨语言查询扩展方法都能够有效地提高检索结果的精度,其中翻译后查询扩展方法相对更优越.此外,查询式的长度对不同跨语言查询扩展方法产生着不同程度的影响.  相似文献   

5.
基于用户相关反馈的带结构语义的XML查询词扩展   总被引:1,自引:0,他引:1  
在XML文档的信息检索中,检索质量不高的一个主要原因是用户难以提出准确描述其查询意图的查询表达式,而查询扩展技术被认为是可以帮助用户构建符合其查询意图的查询表达式.本文在XML信息检索中提出了基于用户相关反馈的查询扩展技术,在查询扩展中除了考虑词频因素外还充分考虑了XML文档的结构特点对于扩展查询词选取的影响,包括文档中元素的语义权重、元素所在层次和词项与初始查询词间的距离因素对于扩展查询词选取的影响.实验证明本方法是可行的,且能较好地提高检索结果的准确率.  相似文献   

6.
针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于词间关联规则的查询扩展算法,该算法利用现有挖掘算法自动对前列初检文档进行词间关联挖掘,提取含有原查询词的词间关联规则,从中提取扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能改善和提高信息检索系统的查全率和查准率,具有很高的应用价值,与未进行查询扩展时相比,采用本文查询扩展算法后,平均准确率提高了13.34%,与传统的局部上下文分析查询扩展算法比较,其平均准确率提高了4.87%。  相似文献   

7.
一种面向用户兴趣的个性化语义查询扩展方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在基于本体的语义查询扩展研究的基础上,结合用户模型的研究,提出要将用户的兴趣模型与查询扩展相结合,实现个性化的语义查询扩展,并把个性化的语义查询扩展过程分为两个阶段——检索关键词向用户模型中的个性化领域本体概念的映射以及在本体层次对映射概念的语义扩展,给出每一阶段的实现算法。实验表明该方法能够提高信息检索的查准率和查全率,在一定程度上满足个性化的查询需求。  相似文献   

8.
查询扩展技术通过向初始查询请求加入相似或相关的词,组成更为准确的扩展查询表达式,来减少查询请求与相关文献在表达上的不匹配现象,改善检索性能.与传统的查询扩展不同,XML查询扩展不仅要对文档内容进行有效扩展,而且还要考虑结构扩展.本文提出了一种基于伪反馈的XML查询扩展方法,将初始检索结果聚类,获得与查询请求最为相关的文档簇,然后在文档簇中抽取词组,找到符合用户查询意图的扩展查询词组,并在扩展查询词组的基础上进行结构扩展,最终形成完整的"内容+结构"的查询扩展表达式.相关实验结果表明,相对没有扩展的查询,所提方法具有更好的精度.  相似文献   

9.
一个构造良好的查询是信息检索质量的基本保证,语义查询扩展技术解决了传统信息检索系统不能很好理解用户查询意图的问题,在提高检索查全率的同时保证了检索准确率。本文以查询关键字之间的语义关联为切入点,辅以隐式反馈技术获取消歧上下文,以WordNet本体库和WordNet Domains扩展库作为消歧数据源,使用基于局部上下文和基于图论的两类无导词义消歧方法进行查询关键字到本体概念的映射,最后基于概念词汇关联完成基于语义的查询扩展。综合WordNet本体库和WordNet Domains扩展库中的各项知识源对查询词义进行判定,保证了词义消歧的精度;采用无导词义消歧实现查询词义的快速判定,保证了信息检索的实时性;根据查询关键词的多寡分别提出两类消歧方法,满足了各种查询需求。  相似文献   

10.
特征词抽取和相关性融合的伪相关反馈查询扩展   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于特征词抽取和相关性融合的伪相关反馈查询扩展算法以及新的扩展词权重计算方法。该算法从前列n篇初检局部文档中抽取与原查询相关的特征词,根据特征词在初检文档集中出现的频度以及与原查询的相关度,将特征词确定为最终的扩展词实现查询扩展。实验结果表明,该方法有效,并能提高和改善信息检索性能。  相似文献   

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