高级工程师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
所在单位：计算机科学与技术学院
学科：计算机应用技术
办公地点：创新园大厦D0103房间
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发布时间：2019-03-12
论文类型：期刊论文
发表时间：2017-09-05
发表刊物：计算机科学与探索
卷号：12
期号：6
页面范围：972-980
关键字：信息检索;查询扩展;排序学习;专利检索
摘要：查询扩展技术被广泛地应用于信息检索系统中.为提高专利检索的结果,采用查询扩展方法进行优化,利用相关专利文本训练词向量,并选择与原始查询相似度高的候选词作为查询扩展词,加入原始查询中.提出四种方法运用词向量方法获取查询扩展词,并提出两种方法进行扩展词相关性排序,改进已有的查询扩展词选择方法,在TREC数据集上的实验显示,将词向量模型进行扩展词选择的方法与传统的TF-IDF扩展词选择方法相融合,可以有效的提高查询扩展模型的性能,对于理解用户的查询意图有着很好的促进作用.
