發(fā)布時(shí)間：2017-08-01 12:07

  本文關(guān)鍵詞：一種用于查詢擴(kuò)展詞選取的主題模型

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【摘要】：為能在搜索引擎返回的結(jié)果集上構(gòu)建貼近用戶意圖的主題層,并在文檔詞與主題間建立映射,將社會(huì)化標(biāo)注引入經(jīng)典的LDA模型,構(gòu)建一種基于主題-標(biāo)簽-文檔詞之間關(guān)系的三層主題模型,并將其用于偽相關(guān)反饋查詢擴(kuò)展詞的選取.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型提取的查詢擴(kuò)展詞能描述標(biāo)簽的語(yǔ)義,模型用于偽相關(guān)反饋后,提取的擴(kuò)展詞能覆蓋查詢條件,在多數(shù)情況下結(jié)果列表的NDCG值高于基本偽相關(guān)反饋和結(jié)果集聚類方法.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 主題模型 偽相關(guān)反饋 查詢擴(kuò)展 擴(kuò)展詞選取 社會(huì)化標(biāo)注
【基金】：遼寧省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20102060)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 目前搜素引擎的工作方式是基于關(guān)鍵字匹配的方式.研究發(fā)現(xiàn),在許多情況下偽相關(guān)反饋能提高搜索引擎的查全率和查準(zhǔn)率[1-2].以下研究從多個(gè)方面對(duì)偽相關(guān)反饋提出了改進(jìn).文獻(xiàn)[2]將偽相關(guān)反饋方法提取的擴(kuò)展詞分為3類,使用單主題平均準(zhǔn)確率(mean averageprecision,MAP)加以判斷.

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本文編號(hào)：604137