基于Markov網(wǎng)絡團的查詢意圖識別.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今,網(wǎng)絡上的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長,如何能夠更準確的給用戶提供所需的信息成為信息檢索領(lǐng)域研究的熱點問題之一。傳統(tǒng)的信息檢索系統(tǒng)主要是通過簡單的計算查詢詞跟文檔中詞之間的簡單匹配操作,從而得到與查詢相關(guān)的文檔列表,這樣往往無法提供給用戶滿意的結(jié)果。因為有些詞是有歧義的,并且有些詞的意思也會隨著時間的變化而變化。
　　如何能夠更好的組織查詢與文檔之間的關(guān)系問題。首先要解決的就是詞之間的關(guān)系問題,由于查詢往往很短,所以我們需要利用

2、額外的信息來對查詢進行擴展[3][23][24][25][26][27],Markov網(wǎng)絡團就是一種很好的用于查詢擴展方法,它與我們傳統(tǒng)的基于簡單詞匯匹配的檢索方法不同,它是將圖論、計算機科學、概率論的技術(shù),思想融合起來。Markov網(wǎng)絡被廣泛用于不確定性知識的表示和推理,以及變量之間的傳遞過程,它是解決不確定性問題的有效方法。信息檢索系統(tǒng)存在很多問題,因為它不能準確地理解用戶的查詢意圖。因此對用戶的查詢意圖進行識別也是一種有效提高檢索

3、效率的方法[37][42][44][47]。所以,試想如果能夠利用Markov網(wǎng)絡團的方法來對查詢意圖進行識別,并且在后續(xù)的檢索過程中加入查詢的意圖信息,是否能更好的提高檢索效率。
　　基于上面的思想,我們提出運用這種方法來對查詢意圖識別。首先人工標注搜狗查詢?nèi)罩局屑s2250個查詢作為測試數(shù)據(jù)。采用搜狗提供的分類語料(共十類)來建立Markov網(wǎng)絡,通過建立的Markov網(wǎng)絡來對查詢進行擴展,從而得到相關(guān)的返回結(jié)果列表,通過在分類