基于多知识库和局部反馈的查询扩展研究  

Research on Query Expansion Based on Multi-knowledge Base and Local Feedback

作　　者：付剑锋[1,2] 刘宗田[2] 刘念祖[1] 

机构地区：[1]上海立信会计学院数学与信息学院,上海201620 [2]上海大学计算机工程与科学学院,上海200027

出　　处：《情报杂志》2013年第2期103-106,共4页Journal of Intelligence

基　　金：国家自然科学基金"事件本体模型与应用技术"(编号:60975033);上海高校青年教师培养资助计划"面向突发事件的语义知识获取"(编号:SLX11010);上海市信息委项目"中共上海市委统战部统战信息处理系统"(编号:XZ20088002)的阶段性研究成果

摘　　要：查询扩展是优化信息查询的一种重要手段。提出了一种基于多知识库和局部反馈的查询扩展方法,该方法首先融合了领域本体与同义词词林两种不同类型的知识库对查询关键词进行扩展,然后再用局部反馈方法对扩展结果进行筛选。实验表明,该方法可以有效提高查询性能。Query expansion is an important means to optimize information inquiries. This paper presents a method of query expansion based on multi-Knowledge Base and local feedback. Two different types of Knowledge Base, domain ontology and Tongyici Cilin, are combined to expand keyword query in the method used, and then the local feedback algorithm is used to filter the expansion words. Experi- mental results show that the query performance of the method is improved effectively compared to other methods.

关 键 词：查询扩展 多知识库 领域本体 同义词词林 局部反馈 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]