专利查询扩展的词向量方法研究

摘要：

查询扩展技术被广泛地应用于信息检索系统中.为提高专利检索的结果,采用查询扩展方法进行优化,利用相关专利文本训练词向量,并选择与原始查询相似度高的候选词作为查询扩展词,加入原始查询中.提出4种方法运用词向量获取查询扩展词,并提出两种方法进行扩展词相关性排序,改进已有的查询扩展词选择方法.在TREC数据集上的实验显示,将词向量模型进行扩展词选择的方法与传统的TF-IDF扩展词选择方法相融合,可以有效提高查询扩展模型的性能,对于理解用户的查询意图有着很好的促进作用.

关键词：信息检索、查询扩展、排序学习、专利检索

所属期刊栏目：12

分类号：G354.4(情报学、情报工作)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61602078,61572102,61402075;the Humani-ties and Social Science Project of Ministry of Education of China under Grant No.16YJCZH12

在线出版日期：2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：972-980