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专利查询扩展的词向量方法研究

作者:许侃; 林原; 曲忱; 徐博; 林鸿飞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4种方法运用词向量获取查询扩展词,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。

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计算机科学与探索

《计算机科学与探索》(CN:11-5602/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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