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基于Markov网络团的查询意图识别
  • ISSN号:1000-5862
  • 期刊名称:江西师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:383-387+394
  • 分类:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌330022
  • 相关基金:国家自然科学基金(60963014); 江西省自然科学基金(20114BAB201037)资助项目
  • 相关项目:基于潜在语义对偶空间的跨语言信息检索理论和算法研究
中文摘要:

通过利用Markov网络团的方法来对查询意图识别.首先从人工标注搜狗查询日志中约2 250个查询作为测试数据,采用搜狗提供的分类语料(共10类)来建立Markov网络,用建立的Markov网络来对查询进行扩展,得到相关的返回结果列表,运用在分类语料训练好的分类器来对返回结果进行分类,从而完成对查询意图识别的过程.实验中采用的评价指标是11_avg和3_avg,实验结果表明该方法能够有效地提高检索效率.

英文摘要:

A new method about query intent classification is proposed. Making use of manually labeled queries form Sogou's query log (about 2 250) as training data, and use the ten classes of data to construct the Markov net- work. So we can effectively get information of the queries. After this process research the queries in this data. Returning the relevance results of the queries, and classifying these results according to the classifier trained by the ten classes data. At last, the queries intent is predicted. In the experiments use the 11_avg and 3_avg as assessment process. Experiment results demonstrate that the algorithm presents some advantages compared with other methods.

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期刊信息
  • 《江西师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江西师范大学
  • 主办单位:江西师范大学
  • 主编:
  • 地址:南昌市紫阳大道99号
  • 邮编:330022
  • 邮箱:lk8506184@126.com
  • 电话:0791-88506814
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5862
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1092/N
  • 邮发代号:44-56
  • 获奖情况:
  • 2009年中国高等学校自然科学学报研究会颁发“全国...,2009年被评为:第四届华东地区优秀期刊奖”,2008年教育部科技司授予“第2届中国高校优秀科技...,2008年江西省新闻出版局授予“第3届江西省优秀期...,2004年教育部科技司授予“全国高校优秀科技期刊二...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5205