检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004
出 处:《计算机工程与设计》2011年第11期3853-3856,共4页Computer Engineering and Design
基 金:广西自然科学基金项目(桂科自0832056);广西科技创新能力与条件建设基金项目(桂科能20090242-007-05S018)
摘 要:为了在检索过程中全面表达用户查询意图,提出了基于领域本体知识库的语义查询扩展方法。该方法借助领域本体推理出的知识,使检索系统从语义层面理解用户查询语句,并通过语义相似度来控制扩展词的规模,避免了查询过度扩展,使得新构造的查询能更准确地描述用户的检索需求,提高了检索的有效性。原型系统的实验结果表明,该方法较传统的关键字匹配法和LAC方法有明显的优势,在保障查全率的基础上,可极大地提高检索准确率。To overall express the user' s query intention in the information retrieval, a new semantic query expansion method is proposed based on ontology knowledge base. With knowledge from domain ontology deduce, retrieval system can understand user's query sentence from semantic, and new query also can describe user' s retrieval request more naturally and accurately. In order to avoid the overexpansion, the system controls and adjusts semantic expansion by the semantic similarity. With examples, the usefulness of such a system is demonstrated. As is indicated by the experimental results show, this method can improve precision rate to a great extent compared with the traditional retrieval just based on keywords and LAC method.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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