【摘要】：用戶通常利用購物搜索引擎尋找自己想要的產(chǎn)品，對比搜索結(jié)果列表中的產(chǎn)品信息，例如價(jià)格、銷量、買家評價(jià)等，，點(diǎn)擊列表項(xiàng)就進(jìn)入相應(yīng)的商品詳情頁，可以查看更詳細(xì)的信商品息。理解這些商品查詢的意圖，既能增強(qiáng)用戶的搜索體驗(yàn)，又能促進(jìn)頁面廣告帶來的收益。為了更好的實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，我們研究商品查詢語義標(biāo)注問題，即為商品查詢中的每一項(xiàng)（詞項(xiàng)或字）標(biāo)注上預(yù)先定義的語義類別標(biāo)簽。已有的研究表明，利用序列標(biāo)注模型可以解決商品查詢語義標(biāo)注問題，例如條件隨機(jī)場模型，在此類問題中能取得較好的效果。 商品查詢具有如下三個(gè)特點(diǎn)：查詢簡短，特征稀少；不同類目的查詢差異明顯；商品查詢詞可以較好地劃分語義類別，且上下文相關(guān)。區(qū)別于已有的英文商品查詢語義標(biāo)注的研究，本文研究的數(shù)據(jù)對象是以中文為主的商品查詢。為此，本文首先組合多種類型的特征函數(shù)與特征模板豐富特征，能有效提高中文商品查詢語義標(biāo)注效果，同時(shí)使用基于商品標(biāo)題構(gòu)造語義詞典的方法，標(biāo)注效果進(jìn)一步提高，特別是在訓(xùn)練樣本較少時(shí)效果提升顯著；其次，據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研，本文首次將平均感知器算法應(yīng)用于語義標(biāo)注模型中的參數(shù)學(xué)習(xí)過程，在保證標(biāo)注效果較優(yōu)的同時(shí)大幅縮短了模型訓(xùn)練時(shí)間，這將有助于研究成果的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。此外，本文就不同模型、分詞與未分詞、不同特征模板、不同參數(shù)估計(jì)算法、語義詞典使用前后等多種情況進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為中文商品查詢語義標(biāo)注這一研究主題提供了許多有價(jià)值的參考。
【圖文】：

它就是 “品牌詞”；如果指代一種水果，蘋果的英文“apple”同樣有歧義）。又如「巧克力是 “產(chǎn)品類型詞”，而恰巧 LG 公司出了一款“巧號詞”，還有許多“女裝”類目下的商品描述也可能是個(gè)“不知名的品牌”（這時(shí)它是“品牌詞”），又或色或圖案（這時(shí)它是“屬性詞”）。再如「3g」，在“”，表示產(chǎn)品使用 3G 上網(wǎng)方式，而在“3g 鉆戒”中重量三克的意思，所以語義類別相同，真實(shí)意義也可，查詢串中的詞往往是上下文相關(guān)的，不同的上下文它們的語義類別自然也就可能不同了。圖 1-1 展示了

本章分“序列標(biāo)注模型”、“查詢分析”和“自然語言處理”三小節(jié)介紹已有的研究工作。本文研究“中文商品查詢語義標(biāo)注”問題，是“查詢標(biāo)注”（Query Tagging）的子問題。圖 2-1 展示了查詢標(biāo)注與其他研究主題之間的聯(lián)系。左側(cè)虛線框表示機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)主題，例如文本分類（Text Classification）、序列標(biāo)注/切分（SequencLabeling/Segment）。查詢標(biāo)注主要由機(jī)器學(xué)習(xí)中的序列標(biāo)注模型4解決。右側(cè)虛線框表示表示自然語言處理相關(guān)主題，例如中文分詞、文本分塊（Text Chunking）詞性標(biāo)注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）等。自然語言處理中的相關(guān)技術(shù)與研究為查詢標(biāo)注提供了基礎(chǔ)。由于中文商品查詢語義標(biāo)注研究的數(shù)據(jù)對象是商品查詢，已有的關(guān)于商品查詢的研究也為本文的研究提供了經(jīng)驗(yàn)參考。在語義標(biāo)注前，通常要對商品查詢進(jìn)行分類，這需要查詢分類（Query Classification）的相關(guān)知識。
【學(xué)位授予單位】：中山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2577471