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基于语义词典和局部分析的查询扩展研究

作　者: 杨海南
导　师: 陈盛双
学　校: 武汉理工大学
专　业: 应用数学
关键词: 查询扩展语义词典局部分析短文本
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 58次
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内容摘要

自互联网出现之后,互联网在各领域发展迅猛,知识与信息呈指数增长。同时,互联网的知识泛滥使得互联网用户备受困扰。为了解决信息过载的问题,许多商用搜索引擎成为了信息检索的重要手段。用户通过搜索引擎,输入相关关键词就会得到包含关键词的信息。但是文档与查询词之间的不精确匹配影响了信息检索的效果。为了解决词不匹配问题,可以采用查询扩展的方法,根据统计信息或语义识别技术对关键词进行扩展。查询扩展常用技术方法如下：基于全局分析的查询扩展、基于局部分析的查询扩展、基于局部分析的查询扩展、基于语义词典的查询扩展等。全局分析和局部分析都是以查询词为中心机械匹配的查询方法,不能从根本上消除用户查询意图与检索的语义偏差；利用语义知识词典的查询扩展方法能消除语义偏差而且不需要大规模语料库的支持,缺点是非即时性,特别是在时效性比较强的领域表现的较为明显。通过吸收语义扩展和统计扩展的长处,本文章对查询扩展问题展开了一系列研究。本文的创新点在于以下2个方面：1.提出了一种新的计算词语相关度的算法,并在此基础上,设计了一种基于语义词典和局部分析的查询扩展算法。算法通过语义词典WordNet和局部分析技术获得扩展词之后,运用权重调节技术,将两种扩展词加以融合,得到更多的扩展词。另外,本文也解决了多查询词的问题,使得此算法的实用价值更高。2.设计了一种可以迭代计算词的相关度和短文本的相关度的算法并分析了算法的时间复杂度。在实验分析部分,通过计算相关系数,验证了算法对词、文本相关度的判断更符合人的判断。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
第1章绪论  8-12
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 查询扩展研究现状  9-10
  1.3 本文工作  10
  1.4 论文内容安排  10-12
第2章信息检索相关理论及技术  12-23
  2.1 信息检索的产生与发展  12-14
  2.2 信息检索相关概念  14-15
  2.3 检索模型  15-21
    2.3.1 布尔模型  15-16
    2.3.2 向量空间模型  16-17
    2.3.3 概率模型  17-18
    2.3.4 潜语义标引模型  18-19
    2.3.5 统计语言模型  19-20
    2.3.6 基于本体论的信息检索模型  20-21
  2.4 信息检索评价方法  21-23
第3章查询扩展技术和方法  23-29
  3.1 基于全局分析的查询扩展  23-24
    3.1.1 词的聚类算法  23
    3.1.2 潜在语义索引  23-24
    3.1.3 基于相似词典的查询扩展  24
    3.1.4 基于统计词典的查询扩展  24
  3.2 基于局部分析的查询扩展  24-27
    3.2.1 局部聚类  25-26
    3.2.2 局部反馈  26-27
  3.3 基于局部上下文的查询扩展  27-28
  3.4 基于语义词典的查询扩展  28-29
第4章基于语义词典和局部分析的查询扩展算法  29-40
  4.1 算法基本思想  29
  4.2 单关键词扩展查询算法  29-33
    4.2.1 语义概念树构造扩展词集  29-31
    4.2.2 局部分析构造扩展词集  31-32
    4.2.3 综合扩展词集及其权重  32-33
  4.3 多关键词查询扩展技术  33-35
  4.4 系统设计与分析  35-40
    4.4.1 数据收集和预处理模块  35-36
    4.4.2 查询扩展模块  36-38
    4.4.3 检索评估模块  38-40
第5章基于语义词典的短文本查询扩展  40-48
  5.1 用语义词典建立词相关关系  40-42
  5.2 迭代计算词语相关度和短文本相关度  42-44
  5.3 构建相关度矩阵  44
  5.4 时间复杂度分析  44-45
  5.5 实验分析  45-48
    5.5.1 评估词相关度  45-46
    5.5.2 评估短文本相关度  46-48
第6章总结  48-49
参考文献  49-52
致谢  52-53
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录  53

基于语义词典和局部分析的查询扩展研究

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