基于搜索引擎分类信息的用户查询歧义消减

用户在利用搜索引擎进行信息检索时，查询条件往往存在歧义，这导致搜索结果的多样性和冗余性。传统的方法主要是基于语义分析或构建知识库，此类方法在实际应用中的可行性不高。本文基于搜索引擎的分类信息，实现了一个简单有效的分类搜索系统。它首先根据用户的查询条件，将返回的搜索结果进行分类，并以树形目录的形式展示给用户，而后根据用户的点击数据，逐步确定用户的搜索意图，从而达到了查询歧义消减的目的。论文详细介绍了系统的设计思想、架构和工作流程。测试实例表明，该系统可以在一定程度上确定用户的查询意图，为用户返回更加准确的搜索结果。

查询歧义性程度自动标注指标的替代性验证研究

【目的】针对查询歧义性程度的标注问题,通过分析自动标注指标间的相关性及自动标注指标与人工标注指标的一致性,以期获得在一定程度上能替代其他自动标注指标和人工标注的自动标注指标。【方法】分别选取基于文档、用户以及查询词项特征的自动标注指标,依据查询词项对应类目的频率改进一种基于查询词项特征的自动标注指标;利用皮尔逊相关系数与对称AP相关系数分析自动标注结果之间的相关性,利用宏平均F1与宏平均准确率分析自动标注指标与人工标注结果的一致性。【结果】自动标注指标之间相关性较弱;本文改进的自动标注指标与人工标注指标之间一致性最高:宏平均F1值与宏平均准确率分别为0.623与0.707。【局限】限于目录型网站的查询词项覆盖率,部分自动标注指标无法用于所有歧义性查询,导致用于检验替代性的歧义查询数量较少。【结论】自动标注指标之间的替代性较弱;查询词项对应类目的频率能提高基于查询词项特征的自动标注指标间一致性;与已有自动标注指标相比,本文改进的自动标注指标与人工标注结果一致性最高,在一定程度上可替代人工标注。

构建查询需求形式分类体系

查询歧义作为查询分类的子问题在信息检索领域已经得到了很多的关注,现有的研究主要是对查询内容上的歧义进行分类,而忽略了用户查询需求形式上的歧义。该文针对查询需求歧义问题进行了研究,提出了相应的查询需求分类模型。该文利用网页目录构建用户需求形式分类体系及站点列表,在大规模商业搜索引擎日志上进行用户点击覆盖检测,从而得到对查询需求形式的描述。该文的贡献在于提供了一种实际可行的查询需求分类方法,搜索引擎可以根据用户需求的区别调整排序方式,从而改善搜索性能。