【摘 要】
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传统的邻近性检索模型同等地看待所有查询词,不加区分地考虑所有查询词的邻近性,造成"平行概念效应",影响邻近性检索方法的性能.文中提出一种查询词相似度加权的邻近性检索方
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61202181);国家自然科学基金重点项目(No.60933003);博士后科学基金项目(No.2012M512006);中央高校基本科研业务费专项资金项目资助
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传统的邻近性检索模型同等地看待所有查询词,不加区分地考虑所有查询词的邻近性,造成"平行概念效应",影响邻近性检索方法的性能.文中提出一种查询词相似度加权的邻近性检索方法.该方法根据查询词之间的语义相似度对查询词邻近性统计量加权,可进一步推断用户的实际信息需求,挖掘查询中蕴含的更深层次的信息.实验结果表明,在短查询较多的应用环境下,文中方法可较显著提升传统邻近性检索模型的性能,有效规避查询词邻近性的平行概念效应.
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