【摘要】：【目的】提高搜索引擎查詢糾錯過程中的準(zhǔn)確率和召回率,改善用戶的檢索體驗�！痉椒ā刻岢鲆环N基于統(tǒng)計和特征相結(jié)合的查詢糾錯模型,建立混淆集生成模型,將用戶輸入的查詢關(guān)鍵字生成其對應(yīng)的混淆集;建立混淆集排序模型,對混淆集中的詞條進行排序,選出混淆集中最佳的詞條與用戶輸入的查詢關(guān)鍵字對照,以此達(dá)到查錯糾錯的目的�！窘Y(jié)果】實驗結(jié)果證明該模型在搜索引擎查詢時具有較好的效果,測試集在110k時的準(zhǔn)確率和召回率分別達(dá)到92.2%和95%,相對于N-gram糾錯模型準(zhǔn)確率和召回率分別提高13.6%和8.3%�！揪窒蕖吭撃Ｐ椭谢煜纳梢�(guī)則有限、模型的訓(xùn)練需要大量的計算�！窘Y(jié)論】本模型能夠提高搜索引擎查詢的準(zhǔn)確率及效率,改善用戶的檢索體驗。
[Abstract]:[objective] to improve the accuracy and recall rate in the process of query correction in search engine, and to improve the retrieval experience of users. [methods] A query error correction model based on statistics and features was proposed, and a confusion set generation model was established. The query keyword input by the user is used to generate its corresponding confusion set. The sorting model of confusion set is established, the items in confusion set are sorted, and the best items in confusion set are compared with the query keywords entered by users. [results] the experimental results show that the model has a good effect on search engine query. The accuracy and recall rate of the test set at 110k are 92. 2% and 95%, respectively. The accuracy and recall rate of the N-gram error correction model are improved by 13.6% and 8.3%, respectively. [conclusion] this model can improve the accuracy and efficiency of search engine query and improve the user's retrieval experience.
【作者單位】： 北方工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：北京市社會科學(xué)基金項目“北京市公共危機事件在網(wǎng)絡(luò)傳播中的演化機制與模型研究”(項目編號:13SHC031) 國家自然科學(xué)基金項目“面向維基百科的多粒度一體化信息抽取方法研究”(項目編號:61103112)的研究成果之一
【分類號】：TP391.3

【相似文獻】

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本文編號：2352888