面向语义搜索的查询前置技术研究与实现

发布时间：2017-07-07 14:06

  本文关键词：面向语义搜索的查询前置技术研究与实现

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【摘要】：互联网已经成为信息的主要载体,其规模还在飞速地增长。面对海量的互联网信息,为了有效地从中查找到所需的信息,搜索引擎已经成为人们检索信息的首选工具。目前,大多数商业搜索引擎都是基于关键词匹配技术,随着技术的发展,虽然返回的搜索结果质量比过去也提升了不少,但是依旧存在几个关键问题：1)用户搜索到的信息并非如其所愿,因此用户通常需要找到最合适的关键词来描述搜索意图,但是这并不容易；2)关键词匹配技术不支持语义理解,这个缺点在歧义词和同义词上显得尤为明显,相同的词可能表达不同的语义,而不同的词也可能表达相同的语义；3)通过对搜索日志的分析发现,用户使用的查询语句太短,导致搜索引擎难以理解用户的搜索意图。近年来,已有很多研究着手解决这些问题,从搜索流程的角度,可以把这些研究分成三类：查询前置处理,例如查询扩展、查询重构等研究；查询中的处理,例如优化检索模型、建立概念索引等研究；查询后置处理,例如搜索结果重排序等研究。但是,这些研究零散,缺乏整体性解决方案,效果也有待进一步提高。对此,作者通过分析搜索引擎现存的问题,从改进和扩展查询语言与接口入手,将面向词汇的搜索,扩展为面向概念的语义搜索,从查询前置处理角度优化搜索引擎,从而改进网络搜索的效果与质量。作者具体的工作和成果包括：设计了面向语义的查询语言,用于支持用户和搜索引擎在语义层面的交互。查询语言的核心是对歧义词进行概念绑定,消除其歧义性。在概念绑定的基础上,设计了三种语义查询：概念查询、关系查询和类比查询。面向语义的查询语言可以帮助用户表达搜索意图,也利于搜索引擎理解用户意图。提出了基于本体的概念映射算法,用于理解概念绑定后的歧义词在当前查询中的语义,这是查询前置处理的第一步。该算法先通过本体的术语表获取歧义词对应的候选概念集合,然后通过本体计算概念间的语义相关度,并构造了基于相关度的评价函数f,候选集中使f求得最大值的概念就是最终映射的概念。通过本文设计的实验证明,该算法有很高的准确率。提出了基于本体和查询日志的查询扩展,在概念映射之后,对查询语句做进一步扩展,这是查询前置处理的第二步。首先利用本体构造候选概念集,然后通过查询会话中查询的相关性,对候选概念计算得分,最后按照得分降序排序,选择排名前N的概念作为扩展概念。通过对比实验证明,本文的查询扩展方法对搜索的查准率有了很大的改进。
【关键词】：信息检索 查询扩展 面向语义搜索 查询语言 本体 语义相关度 日志分析
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 绪论12-17
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.2 本文的关键问题13-14
• 1.3 本文的主要工作14-15
• 1.4 本文的组织结构15-17
• 第二章 相关研究工作17-28
• 2.1 信息检索17-18
• 2.2 本体18-20
• 2.3 查询日志20-22
• 2.4 查询扩展综述22-27
• 2.4.1 查询扩展流程22-24
• 2.4.2 查询扩展方法24-26
• 2.4.3 关键问题和发展方向26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第三章 面向语义的查询语言和智能查询28-44
• 3.1 现有的查询语言29-30
• 3.2 面向语义的查询语言设计30-32
• 3.3 基于本体的概念映射算法32-36
• 3.4 语法分析与智能查询流程36-41
• 3.5 实验分析41-43
• 3.6 本章小结43-44
• 第四章 基于本体和查询日志的查询扩展44-54
• 4.1 用户搜索行为模型44-45
• 4.2 查询日志设计与预处理45-46
• 4.3 基于本体和查询日志的查询扩展算法46-50
• 4.3.1 基于本体的候选概念集构建47-48
• 4.3.2 基于查询日志的概念选择48-49
• 4.3.3 查询扩展算法描述49-50
• 4.4 实验分析50-53
• 4.4.1 实验平台和数据50-51
• 4.4.2 实验方法51
• 4.4.3 实验结果分析51-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第五章 查询前置处理在智能搜索引擎中的应用54-60
• 5.1 智能搜索引擎系统架构54-55
• 5.2 模块功能55-58
• 5.2.1 基础环境模块55
• 5.2.2 知识库模块55
• 5.2.3 元搜索引擎和排名整合模块55-56
• 5.2.4 摘要模块56
• 5.2.5 日志模块56
• 5.2.6 查询扩展模块56-57
• 5.2.7 关系挖掘模块57
• 5.2.8 语法处理模块57-58
• 5.3 实际应用效果58-59
• 5.4 本章小结59-60
• 第六章 总结和展望60-61
• 6.1 全文工作总结60
• 6.2 未来工作展望60-61
• 参考文献61-64
• 附录一 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文64-65
• 附录二 作者攻读硕士学位期间参与的科研项目65-66
• 后记6

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本文编号：530478