基于检索历史上下文的个性化查询重构技术研究

基于检索历史隐式地学习用户偏好是个性化检索研究的热点,而根据用户检索历史重构新的查询输入是其中主要的研究内容。已有的研究在利用检索历史进行查询重构时,通常不区分检索历史中的内容是否与当前查询相关,而是将全部检索历史视为整体,因而使重构后的查询含有较多噪声。该文基于相关词语在上下文中大量共现的特征,将用户历史检索结果的网页摘要作为上下文语境,结合用户点击,选择检索历史中与当前查询共现程度最高的词语重构查询模型。对初始检索结果重排序的实验表明,该方法可以有效地选择相关词语,减少噪声。用p@5和NDCG两种指标评价,比最好的基准系统分别相对提高12.8%和7.2%,比初始排序结果相对提高26.0%和11.4%。

中文交互式问答用户问题相关检测研究

交互式问答是具备处理系列相关问题以及与用户进行对话式交互的问答技术,是近年来国际上问答技术研究的一个热门方向,但是目前在中文问答领域几乎没有开展相关的研究。实现交互式问答系统首先要判别用户系列问题之间的相关性。该文探讨了提取问题中不同特征对中文交互式问答问题相关检测的作用,并且根据识别出的有效特征采用基于二元分类方法分别对翻译成中文的TREC QA问题集语料和真实的交互式问答语料进行问题相关检测实验,实验结果显示该文的方法获得了较好的问题相关检测效果。