基于“VASE”特征词的网络查询分类研究

发布时间：2018-12-07 07:03

【摘要】：网络查询分类对提高搜索引擎的搜索质量有重要的意义。该文通过对真实用户查询日志的分析和标注,发现四种特征词(称之为"VASE"特征词)对查询分类起决定性作用。我们提取特征词并构造了一个特征词倒排索引,用于对查询进行主题分类。在此基础之上,提出了基于网络扩展和加权特征词的方法改善分类的效果。实验结果显示,基于此分类方法的正确率和召回率分别达到78.2%和77.3%。
[Abstract]:The classification of network query is of great significance to improve the search quality of search engine. By analyzing and annotating the query logs of real users, this paper finds that four kinds of feature words (called "VASE") play a decisive role in query classification. We extract feature words and construct an inverted index of feature words to classify query topics. On this basis, a method based on network extension and weighted feature words is proposed to improve the classification effect. The experimental results show that the accuracy and recall rate of the classification method are 78.2% and 77.3% respectively.
【作者单位】： 中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心;中国科学院研究生院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60773027,60736044) 国家863计划重点资助项目(2006AA010108,2008AA01Z145)
【分类号】：TP391.1

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