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发表时间：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

文献类型：J

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.