基于語(yǔ)義處理技術(shù)的信息檢索模型研究.pdf

1、信息爆炸是當(dāng)今信息社會(huì)的一大特點(diǎn)，當(dāng)前信息檢索技術(shù)面臨著互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)信息更新越來(lái)越快，用戶檢索結(jié)果要求越來(lái)越精確的嚴(yán)重挑戰(zhàn)。如何在海量的信息中有效地找到所需信息因而成為了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，語(yǔ)義檢索技術(shù)是解決這一問(wèn)題非常有潛力的方法。然而，在語(yǔ)義網(wǎng)還沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)的情況下，研究過(guò)渡時(shí)期的語(yǔ)義檢索技術(shù)已成為近年來(lái)一個(gè)快速發(fā)展的新興研究課題。
　　 本文對(duì)信息檢索中的若干關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了研究，提出了基于語(yǔ)義處理技術(shù)的信息檢索模型--SPTIR(

2、Semantic Processing Technology based InformationRetrieval)。該模型圍繞查詢擴(kuò)展和檢索結(jié)果重排序而展開(kāi)，主要由四個(gè)部分構(gòu)成，即：基于詞義消歧的語(yǔ)義查詢擴(kuò)展、基于詞匯語(yǔ)義相關(guān)性度量的查詢優(yōu)化、基于文檔語(yǔ)義相關(guān)性的檢索結(jié)果重排序和語(yǔ)義加強(qiáng)的個(gè)性化信息推薦。
　　 1.在基于關(guān)鍵字的搜索引擎中，一個(gè)構(gòu)造良好的查詢是用戶主觀信息需求的客觀表現(xiàn)，也是信息檢索服務(wù)質(zhì)量的基本保證。本文以

3、用戶查詢關(guān)鍵字之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)為切入點(diǎn)，輔以隱式反饋技術(shù)獲取消歧上下文，使用無(wú)導(dǎo)詞義消歧的方法實(shí)現(xiàn)了查詢關(guān)鍵字到本體概念的映射，基于概念詞語(yǔ)關(guān)聯(lián)進(jìn)行語(yǔ)義查詢擴(kuò)展。基于詞義消歧的語(yǔ)義查詢擴(kuò)展解決了傳統(tǒng)的信息檢索系統(tǒng)不能很好理解用戶查詢意圖的問(wèn)題。
　　 2.針對(duì)部分消歧失敗的查詢關(guān)鍵字，本文提出使用隱式反饋技術(shù)從相關(guān)文檔中直接提取候選擴(kuò)展查詢?cè)~的策略。為了進(jìn)一步精簡(jiǎn)和優(yōu)化反饋產(chǎn)生的擴(kuò)展詞匯，避免查詢擴(kuò)展的“主題偏移”現(xiàn)象，本文采用基

4、于詞匯語(yǔ)義相關(guān)性度量的方法對(duì)擴(kuò)展查詢?cè)~進(jìn)行過(guò)濾來(lái)優(yōu)化查詢。
　　 3.由于傳統(tǒng)關(guān)鍵字檢索返回的數(shù)據(jù)量過(guò)大，檢索結(jié)果相關(guān)性評(píng)價(jià)成為研究的焦點(diǎn)。本文根據(jù)查詢消歧的具體情況(成功、失敗)，提出兩種文檔語(yǔ)義相關(guān)性度量的方法：基于語(yǔ)義向量空間模型的文檔相關(guān)性和基于詞匯向量空間模型的文檔相關(guān)性。根據(jù)文檔相關(guān)性對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行重新排序，優(yōu)先返回與查詢語(yǔ)義相關(guān)性強(qiáng)的文檔供用戶瀏覽。
　　 4.本文對(duì)如何滿足不同用戶的個(gè)性化查詢需求進(jìn)行了研