發(fā)布時間：2018-10-13 11:35

【摘要】：隨著信息檢索技術的不斷發(fā)展,信息檢索模型不同階段出現的風險問題,如相關性估計中的風險,文檔排序中的風險,查詢擴展中的風險逐漸地被關注。研究這些風險問題的突破點是設計一種可以同時評價性能均值和模型風險的方法,量化這些風險的大小,進而再找出降低風險的策略。本文的研究重點有兩個,其一是對信息檢索風險評價指標的研究,具體工作是將基于偏差方差分解的風險評價指標從平均準確率(AP)一般化到其他評價指標,并將該指標中的目標模型設置得更加公平無偏。另一個研究重點是如何降低信息檢索模型中存在的查詢擴展失敗的風險。針對該問題,本文提出了一種基于知識圖譜的查詢擴展方法來降低檢索模型的風險,即增加了查詢擴展模型中與查詢相關的信息來降低風險,具體做法是從知識圖譜中抽取與查詢相關的若干實體及實體屬性作為擴展詞來重構查詢,更好地表達用戶的信息需求;且在計算擴展詞權重時,參考了投資組合理論中的收益-風險分析方法,最大化擴展詞和原查詢的相關性收益,同時也最小化擴展詞可能帶來的查詢漂移的風險,更進一步控制了查詢擴展中的風險。為檢驗本文所提出的基于偏差方差分解的風險評價方法的合理性,實驗部分首先利用該評價方法重新評價了TREC Ad Hoc(1993-1999)和Web Track(2010-2013)兩個任務上提交的模型檢索結果,說明了所提評價方法對衡量模型整體性能的合理性,并利用偏差和方差對模型的有效性和穩(wěn)定性之間存在的折中現象做了量化分析。接著針對本文所提基于知識圖譜來降低查詢擴展風險的策略,實驗部分在兩個網頁數據集上驗證了該策略的有效性,并和基于偽相關反饋的查詢擴展模型(RM3)做了對比分析,實驗結果表明該本文所提擴展模型在有效性和穩(wěn)定性上都優(yōu)于RM3。
[Abstract]:With the development of information retrieval technology, the risk problems in different stages of information retrieval model, such as the risk in correlation estimation, the risk in document sorting and the risk in query expansion, have been paid more and more attention. The breakthrough point of studying these risk problems is to design a method that can evaluate both the performance mean and model risk, quantify the size of these risks, and then find out the risk reduction strategy. There are two emphases in this paper. One is to study the risk evaluation index of information retrieval. The specific work is to generalize the risk evaluation index based on deviation variance decomposition from average accuracy (AP) to other evaluation index. And the target model in this index is set more fairly and unbiased. Another research focus is how to reduce the risk of query expansion failure in the information retrieval model. To solve this problem, this paper proposes a query extension method based on knowledge atlas to reduce the risk of retrieval model, that is, to reduce the risk by adding information related to query expansion model. The specific method is to extract a number of entities and entity attributes related to the query from the knowledge map as extension words to reconstruct the query, to better express the information needs of users, and to calculate the weight of the extended words. Referring to the profit-risk analysis method in portfolio theory, the paper maximizes the correlation benefit between the extension word and the original query, and minimizes the risk of query drift caused by the extended word, which further controls the risk in query expansion. In order to test the rationality of the risk assessment method based on deviation variance decomposition, the model retrieval results submitted by TREC Ad Hoc (1993-1999 and Web Track (2010-2013) were reevaluated in the experimental part. The rationality of the proposed evaluation method for measuring the overall performance of the model is explained, and the tradeoff between the validity and stability of the model is analyzed quantitatively by using deviation and variance. Then, aiming at the strategy of reducing the risk of query expansion based on knowledge atlas, the experimental results show that the strategy is effective in two web data sets, and is compared with the query extension Model (RM3) based on pseudo-correlation feedback. The experimental results show that the extended model proposed in this paper is more effective and stable than RM3..
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2268471