基于统计和特征相结合的查询纠错方法研究

【目的】提高搜索引擎查询纠错过程中的准确率和召回率,改善用户的检索体验。【方法】提出一种基于统计和特征相结合的查询纠错模型,建立混淆集生成模型,将用户输入的查询关键字生成其对应的混淆集;建立混淆集排序模型,对混淆集中的词条进行排序,选出混淆集中最佳的词条与用户输入的查询关键字对照,以此达到查错纠错的目的。【结果】实验结果证明该模型在搜索引擎查询时具有较好的效果,测试集在110k时的准确率和召回率分别达到92.2%和95%,相对于N-gram纠错模型准确率和召回率分别提高13.6%和8.3%。【局限】该模型中混淆集的生成规则有限、模型的训练需要大量的计算。【结论】本模型能够提高搜索引擎查询的准确率及效率,改善用户的检索体验。