基于KeyGraph关键词抽取的长句查询扩展技术研究  

Research on the Long Sentences Query Extended Technology Based on KeyGraph Keyword Extraction

作　　者：白如江[1] 杨振瑜[1] 王效岳[1] 

机构地区：[1]山东理工大学科技信息研究所,山东淄博255049

出　　处：《情报理论与实践》2014年第6期123-127,132,共6页Information Studies:Theory & Application

基　　金：教育部人文社会科学研究青年基金项目"长句检索中信息查询扩展技术研究"(项目编号:12YJC870001);山东理工大学项目"山东理工大学青年教师发展支持计划经费资助"的成果之一

摘　　要：文章利用KeyGraph算法来对搜索引擎中的长句查询进行处理,抽取其中的关键主题,然后再在KL-divergency、BM25、TFIDF三种不同的检索模型上分别进行实验。研究发现经过KeyGraph关键词抽取技术处理过的长句查询检索效果得到了明显提高,并且在KL-divergency语言模型上的检索效果最好,有效地提高了长句查询的准确率和相关文档的排序。This paper uses KeyGraph algorithm to process the long sentences query in search engine, extract the main topic, and experiment on 3 different retrieval models of KL-divergeney, BM25, TFIDF respectively. The research finds that the effect of long sentences query has been significantly improved after the processing of KeyGraph keyword extraction technology, and has the best retrieval effect on the KL-divergency language model, which effectively improves the accuracy of long sentences query and the sequence of relevant documents.

关 键 词：长句查询 检索模型 关键词 

分 类 号：G252.7[文化科学—图书馆学]