基于无导词义消歧的语义查询扩展

一个构造良好的查询是信息检索质量的基本保证,语义查询扩展技术解决了传统信息检索系统不能很好理解用户查询意图的问题,在提高检索查全率的同时保证了检索准确率.本文以查询关键字之间的语义关联为切入点,辅以隐式反馈技术获取消歧上下文,以WordNet本体库和WordNet Domains扩展库作为消歧数据源,使用基于局部上下文和基于图论的两类无导词义消歧方法进行查询关键字到本体概念的映射,最后基于概念词汇关联完成基于语义的查询扩展.综合WordNet本体库和WordNet Domains扩展库中的各项知识源对查询词义进行判定,保证了词义消歧的精度;采用无导词义消歧实现查询词义的快速判定,保证了信息检索的实时性;根据查询关键词的多寡分别提出两类消歧方法,满足了各种查询需求.

一种新的图像语义自动标注模型

根据图像低层特征和高级语义间的对应关系,自动进行图像语义标注是目前图像检索系统研究的热点。简要介绍了基于图像语义连接网络的图像检索框架,提出了一种基于该框架的图像自动标注模型。该模型通过积累用户反馈信息,学习并获得图像语义,从而进行自动的图像标注。图像语义及标注可以在与用户交互过程中得到实时更新。还提出了一种词义相关度分析的方法剔除冗余标注词,解决标注误传播的问题。通过在Corel图像集上的对比实验,验证了该方法的有效性。