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查询扩展技术研究

姚小同  
【摘要】: 搜索引擎在检索时会返回大量的查询结果,而用户在搜索引擎上进行信息查询时,并不十分关注返回结果的多少,而是看结果是否与自己的需求相关。信息的爆炸式增长以及用户检索词过短使得检索系统很难找到和用户查询相关的信息。 查询扩展经常用来提高检索系统的性能。通过某种方式扩展原查询,使查询的语义更明确,从而从海量信息中找到更相关的内容。查询扩展有很多种方法,局部分析、全局分析等等。本文提出一种新颖的查询扩展方法,用在科技论文的搜索中。本文将术语词典和局部分析法结合起来,从语义和语法两个层面做查询扩展。 论文研究工作主要包括以下几个方面: 1)基于术语库的查询扩展方法。本文针对已有的术语库,用计算互信息的方法,计算术语库中语义相邻的术语的相关度。把这些相关度值,写入术语库,生成新的术语库。给定一个查询,若查询中包含了术语,则通过查找术语库可以得到和本术语相关的词语,以及它们之间的相关度。可以选择相关度大的术语,作为查询扩展的候选词语。 2)局部扩展技术。本文使用了一种基于词频统计的方法,计算局部文档中词语的权重,从中挑选出权重高的词语作为扩展的候选词。同时针对科技论文,设计了一个基于术语库的二次分词法,先把术语库切分出来,提高术语分词的准确率。 3)查询扩展检索模型。本文的检索模型包括两个部分,初次检索使用布尔模型,能检索出含有目标字符串的所有文档;二次检索使用概率模型,需要计算查询和文档的相关度,用相关度值对文档排序。 4)检索评价方法。本文用两种方法评价检索性能。第一,用前10个检索结果和查询的平均相关度。第二,人工评判前10篇文档是否和查询相关。


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