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查询主题分类方法研究
被引量:
4
1
作者
刘峰
李煜
+1 位作者
吕学强
李卓
《现代图书情报技术》
CSSCI
2015年第4期10-17,共8页
【目的】通过对查询串进行扩展,实现查询串的主题分类。【方法】利用伪相关反馈技术得到查询串扩展文本抽取文本特征,并提出一种向量空间压缩算法对特征进行融合,分别利用向量余弦夹角和SVM模型对其进行分类。【结果】实验结果中正确率...
【目的】通过对查询串进行扩展,实现查询串的主题分类。【方法】利用伪相关反馈技术得到查询串扩展文本抽取文本特征,并提出一种向量空间压缩算法对特征进行融合,分别利用向量余弦夹角和SVM模型对其进行分类。【结果】实验结果中正确率、召回率、F值和整体正确率分别达到90.34%、89.34%、89.67%和89.24%。【局限】根据搜索引擎返回结果进行查询扩展,在线处理效率不高。【结论】该方法对查询主题分类是有效的,并且利用机器学习方法比利用余弦夹角有更好的效果,且对于提高搜索引擎质量有重要意义。
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关键词
查询串主题分类
伪相关反馈
查询扩展
向量空间压缩算法
原文传递
题名
查询主题分类方法研究
被引量:
4
1
作者
刘峰
李煜
吕学强
李卓
机构
公安部第一研究所
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
2015年第4期10-17,共8页
基金
国家自然科学基金项目"基于本体的专利自动标引研究"(项目编号:61271304)
国家科技支撑计划项目"基于重点目标自动跟踪采集技术的智能视频监控系统研发"(项目编号:2013BAK02B02)
北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目"面向领域的互联网多模态信息精准搜索方法研究"(项目编号:KZ201311232037)的研究成果之一
文摘
【目的】通过对查询串进行扩展,实现查询串的主题分类。【方法】利用伪相关反馈技术得到查询串扩展文本抽取文本特征,并提出一种向量空间压缩算法对特征进行融合,分别利用向量余弦夹角和SVM模型对其进行分类。【结果】实验结果中正确率、召回率、F值和整体正确率分别达到90.34%、89.34%、89.67%和89.24%。【局限】根据搜索引擎返回结果进行查询扩展,在线处理效率不高。【结论】该方法对查询主题分类是有效的,并且利用机器学习方法比利用余弦夹角有更好的效果,且对于提高搜索引擎质量有重要意义。
关键词
查询串主题分类
伪相关反馈
查询扩展
向量空间压缩算法
Keywords
Query topic classification
Pseudo feedback
Query expansion
Vector space compression algorithm
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
查询主题分类方法研究
刘峰
李煜
吕学强
李卓
《现代图书情报技术》
CSSCI
2015
4
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已选择
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参考文献
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