查询意图识别的关键技术研究

发布时间：2017-11-16 09:34

  本文关键词：查询意图识别的关键技术研究

  更多相关文章： 查询意图 查询领域识别 意图识别 概念体系 意图特征模板 关键词抽取

【摘要】：随着网络上信息的爆炸式增长,搜索引擎扮演着越来越重要的角色。当前的搜索引擎主要是通过计算用户查询和文档的相似度来返回检索结果的。然而基于相似度的搜索方式仅仅会返回包含查询关键词的网页,而没有对查询背后用户真正的需求进行识别与匹配。对于具有复杂信息需求的查询,搜索引擎返回的搜索结果往往包含有较多不符合用户需求的噪声网页,从而无法充分满足用户需求。因此,进行用户查询意图识别的相关研究,深入理解用户的查询意图是十分必要的。到目前为止,使用最为广泛的意图类别体系是Broder提出的“信息类,导航类,事务类”这三种意图类型。本文对查询意图的类别进行了新的定义,新定义的意图类别体系是基于某一特定的领域的,本文定义的查询意图分为三类：获取实体的属性值、查找某个实体的相关信息以及对某一实体的操作。本文的研究工作主要围绕下面两点进行：第一,通过分类的方法对查询进行领域识别；第二,在特定领域下,对查询的意图类型进行识别,并抽取查询关键词,最后生成查询意图解析结果。查询领域识别的问题转化为查询的分类问题,但是对查询进行分类主要存在两个问题：首先,用户查询的长度较短,从查询中所能抽取到的特征比较稀疏；其次,基于机器学习的分类方法需要一定规模的训练数据,而人工地对大规模的查询进行领域标注是不现实的。本文借助百度百科中的在线知识对查询进行特征扩展,解决了查询特征稀疏的问题；本文利用网页分类导航网站对网页URL进行领域标注,对查询日志进行统计分析,得到查询点击URL的分布,根据URL所属领域实现对查询领域的自动标注。特定领域下查询意图的识别是本文研究的另一个重点。首先,本文构建了基本概念体系和领域意图知识库,基本概念体系不仅对通用的词汇(比如时间、地点等)进行了概念抽象,同时也对领域内的专名词典构筑了概念体系；领域意图知识库的构建需要对领域内实体、属性、意图特征模板进行挖掘。其次,基于基本概念体系和领域意图知识库,对某一领域的查询进行意图解析,并抽取查询关键词,生成查询意图解析结果。综上,本文的贡献度主要表现在：基于查询点击日志实现查询领域类别的自动标注；借助百度百科对查询进行特征扩展；提出新的查询意图的类别体系；引入了意图特征的概念实现对查询的意图识别。最终的实验结果表明,基于查询扩展的查询领域分类具有较高的准确率；同时,对特定领域下查询意图识别的覆盖度较高,并且意图解析结果具有较高的准确率和召回率。
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1191934