一种基于同义词词典的模糊查询扩展方法

在信息检索系统中,查询扩展是一种非常有效的改进检索性能的方法.为此,提出一种基于同义词词典的模糊查询扩展方法.该方法中的同义词词典是基于著名的语义词典WordNet中的同义词集合建立的,同义词之间的贴近度[0,1]使用Tanimoto系数获得.利用该词典,能够进行较好的查询扩展.将该方法与向量空间模型结合应用于文本信息检索系统中,所构造的检索模型相当于一种简单的语义模型,并且可以根据阈值来控制查询扩展的程度.所得试验结果表明,使用该查询扩展方法的信息检索系统较常规信息检索系统的检索性能有一定改善.

一种基于词向量的模糊查询扩展方法

在中文文本信息中,同一个语义往往有多种不同的表达方法,不同的个体对同一个词语理解也会有一定的偏差,这将导致在信息检索时,出现查询项与检索数据"词不匹配"的问题.虽然,模糊检索是改善这一问题的有效方法之一,但仅仅利用已知信息进行模糊检索,已不能满足充斥着大规模无标定文本信息的网络时代的检索需要.提出一个基于词向量的模糊检索查询扩展方法,通过词向量计算查询项的相似词,进而进行查询项扩展.相比与传统的模糊检索方法,在同一测试集中,基于词向量的模糊查询扩展方法测评出的查全率、查准率以及两者的调和平均数均得到了有效提升.