共享智慧,解读心愿:公共图书馆用户检索意图库构建关键技术与应用探析

随着数字化时代的到来,传统的关键词匹配检索方式已经无法满足用户个性化的信息需求。因此,构建用户检索意图库成为了解决这一问题的关键。通过收集和分析用户查询数据和目标数据,分析提取用户意图特征,并作为构建用户检索意图库的基本要素,利用自然语言处理技术理解和识别用户检索意图,同时探析了用户检索意图构建过程中的三大关键技术,探讨了用户检索意图库在公共图书馆中的应用。

智慧背景下公共图书馆用户检索意图库构建关键技术研究

在数字化时代,传统的基于关键字搜索的方式已无法有效满足现代网络环境下用户对内容的个性化需求。因此,构建用户检索意图库成为了一个亟待研究的重要课题。本文旨在通过采集与分析不同类型用户的需求及目的信息,深入挖掘并提炼其核心要素,从而奠定用户检索意图的基础,运用自然语言处理等先进方法对用户搜索意愿进行深度理解和精准辨识。此外,本文还对建立用户检索意图过程中面临的主要问题进行了深入探讨,并就其在公共图书馆的应用前景进行了初步探讨,从而满足用户在数字化时代对内容获取的精准需求。

基于混合属性的用户检索意图识别方法

针对目前知识检索方法中未能充分考虑用户的检索意图而导致的检索准确率不高的问题,本文提出了一种基于混合属性的用户检索意图识别方法,并应用于检索引擎中,用以提高其检索准确率。该方法综合考虑了用户属性和查询关键词所对应的用户检索意图,首先分别采用了决策树学习方法和朴素贝叶斯分类器进行意图识别,然后采用二元线性回归分析方法对两类检索意图进行融合,获得的检索意图用以指导检索引擎中对检索结果的排序。最后,本文以某航天企业知识库的检索为例,分别与单一属性的用户检索意图识别方法和常见的开源检索引擎进行了对比实验,实验结果表明,本文提出的方法准确率更优。

基于检索意图识别的信息检索专利技术综述

信息检索是对大规模电子文本和其他人类语言数据进行表示、搜索和处理的技术。随着信息检索技术的发展,为了使检索结果更加符合用户要求,基于检索意图识别的信息检索技术迅速发展。本文首先介绍信息检索和检索意图识别的基本概念,然后从专利技术的角度介绍基于检索意图识别的信息检索技术的发展路线,并介绍基于检索意图识别的信息检索技术重要申请人的技术路线,最后,总结现有的基于检索意图识别的信息检索技术的整体发展趋势和专利文献在其中所起的作用。

多媒体信息检索中的查询与反馈技术

历经几十年的发展,多媒体检索取得了长足的进步,然而检索性能的提升依然受到"意图鸿沟"与"语义鸿沟"的制约.针对此问题,学术界提出了一系列查询技术帮助用户清楚地表达检索意图以及反馈技术帮助系统准确地理解用户意图与媒体数据,有效提升了检索性能.对多媒体检索中的查询与反馈技术进行了分析与讨论.分析了查询方式的演变与反馈技术的发展,综述了面向PC机、移动智能终端、触屏设备的查询技术,介绍了不同时期的反馈技术,探讨了探索式搜索中的交互问题,最后分析了该领域的未来研究趋势.

试论检索策略与检索效果间的关系

本文通过在使用国际联机系统——美国“DIALOG” (对话) 情报检索系统中的一些实例,试图论述检索策略与检索效果之间的关系,并讨论了影响检索效果的各种因素。文章认为检索策略是用户检索意图的具体体现,它是由联机检索的布尔逻辑式表达出来。在国际联机检索中,选择恰当的主题词是关键问题;因为主题词和用户的检索意图直接相关联,主题词选择得恰当与否,在很大程度上影响着检索的效果。另一方面,由于编制文献磁带时,有不同的收集方法和标引方法,同时建立数据库时又有不同的逻辑结构,因而录用文献的编排方法及标引深度也影响着检索效果。其次检索人员对各个文献库结构的熟悉程度以及外语程度、知识面、专业熟悉程度等等都间接地影响着检索结果。

基于本体的课程资源语义检索系统

构建了基于本体的课程资源语义检索模型,并设计实现了相应的语义检索原型。在综合分析相关课程资源后,建立了课程资源本体。在构建基于本体的课程资源语义检索模型过程中,研究已有的语义关联度计算方法,结合用户检索敏感度提出了查询词权重度量元。通过实例对语义检索原型进行了验证,结果表明,相比于基于关键字的检索方法,该语义检索系统在查全率和查准率上都有明显的优势。

大数据+人工智能,让疫情有效信息“水落石出”

新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来,相关话题热度持续高涨。如何在纷繁芜杂的信息中理清头绪?为便于疫情防控和宣传工作的开展,近日,清华大学人工智能研究院、RealAI共同研发推出“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”,帮助相关部门和公众更好地了解疫情实时动态。据介绍,该平台通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析,解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时,基于大数据分析和AI建模,自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化,第一时间展示全网话题最新动态,满足用户对疫情舆情监测的需求。

网络信息检索动态目标策略模式研究

讨论网络信息检索过程中发生的用户交互意图和信息检索策略的变更及相关概念,指出信息发现在网络信息检索中的特殊作用,揭示网络信息检索的本质,并对弥补目前网络信息检索系统的不足、建立适应性系统提出建议。

用户查询意图的层次化识别方法

【目的】向搜索引擎提交的查询均有其潜在的查询意图,准确识别查询意图可以提高查询的效率。【方法】针对有明显意图的查询,采用滑动窗口寻找最大公共子串的策略抽取用户的意图模板,然后用模板匹配的方法识别用户查询意图。对无明显意图的查询,采用多特征融合的分类方法进行识别。【结果】实验结果表明,采用层次化识别方法和单独使用分类器方法相比,识别查询意图的实验结果正确率得到19.04%的提升。【局限】可获得的意图模板是有限的,因此显式意图查询的识别存在局限性。大规模数据情况下,模式匹配及机器学习算法的运算量很大,需要进一步优化算法。【结论】实验证明该方法在Web意图识别中是有效的,对意图识别率的提高有积极意义。