基于词项扩展的XML信息检索反馈技术

为提高XML信息检索的查询准确率,提出一种基于词项扩展的XML信息检索反馈技术。利用词项所在节点的语义权重、词项与查询词间的相邻频度、共现程度,评估词项权重并排序,取权重较大的词项对初始检索词进行扩展,给出各因子的计算方法。在Wikipedia2009数据集上的实验结果表明,扩展后的查询准确率较高。

基于音素混淆模型的集外词查询项扩展方法

为了提高语音查询项检索系统中集外词检索的性能,在加权有限状态转换器(weighted finite-state transducer,WFST)框架下提出了一种基于音素混淆模型的集外词查询项扩展技术,将查询项扩展成多发音序列来解决集外词问题。首先由G2P(grapheme-to-phoneme)模型生成查询项的发音序列,然后利用音素混淆模型将发音序列扩展成N-best发音,以补偿识别错误造成Lattice建立的索引与查询项发音序列之间音素表示差异带来的影响,从而有效降低漏警率。实验结果表明,加入音素混淆模型之后,系统集外词检索性能有明显提升。