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贝叶斯网络查询语义扩展的专家发现方法
被引量:
1
1
作者
郑伟
侯宏旭
班志杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第13期194-198,共5页
专家发现是实体检索领域的一个研究热点,针对经典专家发现模型存在索引术语独立性假设与检索性能低的缺陷,提出一种基于贝叶斯网络模型的专家发现方法。该方法模型采用四层网络结构,能够实现图形化的概率推理,同时运用词向量技术能够实...
专家发现是实体检索领域的一个研究热点,针对经典专家发现模型存在索引术语独立性假设与检索性能低的缺陷,提出一种基于贝叶斯网络模型的专家发现方法。该方法模型采用四层网络结构,能够实现图形化的概率推理,同时运用词向量技术能够实现查询术语的语义扩展。实验结果显示该模型在多个评价指标上均优于经典专家发现模型,能够有效实现查询术语语义扩展,提高专家检索性能。
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关键词
专家发现方法
贝叶斯网络
查询术语
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职称材料
题名
贝叶斯网络查询语义扩展的专家发现方法
被引量:
1
1
作者
郑伟
侯宏旭
班志杰
机构
内蒙古大学计算机学院
河北北方学院理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第13期194-198,共5页
基金
国家自然科学基金(No.616662053)
内蒙古自然科学基金(No.2018MS06005)
河北省社会科学基金(No.HB18XW004)。
文摘
专家发现是实体检索领域的一个研究热点,针对经典专家发现模型存在索引术语独立性假设与检索性能低的缺陷,提出一种基于贝叶斯网络模型的专家发现方法。该方法模型采用四层网络结构,能够实现图形化的概率推理,同时运用词向量技术能够实现查询术语的语义扩展。实验结果显示该模型在多个评价指标上均优于经典专家发现模型,能够有效实现查询术语语义扩展,提高专家检索性能。
关键词
专家发现方法
贝叶斯网络
查询术语
Keywords
expert finding method
Bayesian network
query term
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯网络查询语义扩展的专家发现方法
郑伟
侯宏旭
班志杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
1
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