基于分类的term重要性识别方法

发布时间：2017-07-02 16:24

  本文关键词：基于分类的term重要性识别方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在传统的搜索引擎和信息检索中,用户Query中的term-weight通常是以一种上下文无关的方式得到的。现有的大多数信息检索技术都使用词袋方法,例如布尔模型、向量空间模型和概率模型等,这些方法均没有考虑Query中term之间的相关性。为了能够充分利用Query中的信息来提高term-weight的准确度,提出了一种有监督的机器学习方法来学习用户Query中的term-weight。该方法基于分类的方法,并引入了句法分析作为分类的一项重要的特征来训练模型。考虑用户Query中term之间的关系后,既避免了由Query到单个term的信息丢失,又增加了短文本的特征,同时使分类器实现软输出,能够给term的重要程度一个更为准确的量化值。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学软件学院;辽宁工程技术大学系统工程研究所;
【关键词】： 分类 依存句法分析 查询词权重 查询分析 term重要性 搜索引擎 信息检索
【基金】：国家自然科学基金(70971059) 辽宁省创新团队项目(2009T045)资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 2012年第30次中国互联网发展状况统计报告[1]指出,截止至2012年6月底,中国网民数量达到5.38亿,其中搜索引擎用户规模达到4.29亿,较2011年底增长2121万人,在网民中的渗透率攀升为79.7%,依旧是仅次于即时通讯的第二大网络应用。搜索引擎作为互联网的基础应用,是网民在互联网中

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1 王U，

本文编号：510675