基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展

摘要：

[目的]针对信息检索中词不匹配问题,提出一种词嵌入与扩展词交集融合的查询扩展模型.[方法]对初检文档集进行词嵌入学习训练和关联规则挖掘,分别得到词嵌入候选扩展词集和挖掘候选扩展词集,将这两种候选扩展词集进行交集融合得到最终扩展词集,实现查询扩展.[结果]实验结果表明,所提扩展模型.检索结果MAP和P@5高于基准检索,与近年同类查询扩展方法比较,其MAP和P@5平均增幅范围分别为0.96％～31.24％和1.07％～13.55％.[局限]只进行实验性研究,需要继续探讨在实际信息检索系统中的具体应用.[结论]所提模型能提高扩展词质量,改善检索性能,遏制查询主题漂移和词不匹配问题.

关键词：信息检索;查询扩展;文本挖掘;深度学习;词嵌入

所属期刊栏目：5

分类号：TP393;G350(计算技术、计算机技术)

资助基金：本文系国家自然科学基金项目项目编号:61762006

在线出版日期：2021-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：115-125