传统的查询扩展方法由于忽略了词之间的语义关系,在不规范的短小关键字上补充扩展的词已经无法达到预期目标。Linked Data技术利用资源描述框架(RDF)图模型形成Linked Open Data Cloud,能提供更多语义信息。针对查询扩展忽略语义的问题...传统的查询扩展方法由于忽略了词之间的语义关系,在不规范的短小关键字上补充扩展的词已经无法达到预期目标。Linked Data技术利用资源描述框架(RDF)图模型形成Linked Open Data Cloud,能提供更多语义信息。针对查询扩展忽略语义的问题,提出了一种基于语义属性特征图的查询扩展方法。该方法将语义网与图的思想融合,利用以DBpedia资源为顶点的属性图加以扩展。首先,通过有监督的学习训练出15种语义属性特征的权重,用于表达扩展资源的有用性;然后,在整个DBpedia图上通过标签属性实现查询关键字到DBpedia匹配资源的映射;再根据属性特征广度搜索出邻接点,并将其作为扩展候选词,最后筛选出词相关行分值最高的作为最终扩展词。实验表明,与LOD Keyword Expansion方法相比,基于语义属性特征图的扩展方法召回率达到0.89,平均逆排序(MRR)提高4个百分点,与用户查询更匹配。展开更多
文摘传统的查询扩展方法由于忽略了词之间的语义关系,在不规范的短小关键字上补充扩展的词已经无法达到预期目标。Linked Data技术利用资源描述框架(RDF)图模型形成Linked Open Data Cloud,能提供更多语义信息。针对查询扩展忽略语义的问题,提出了一种基于语义属性特征图的查询扩展方法。该方法将语义网与图的思想融合,利用以DBpedia资源为顶点的属性图加以扩展。首先,通过有监督的学习训练出15种语义属性特征的权重,用于表达扩展资源的有用性;然后,在整个DBpedia图上通过标签属性实现查询关键字到DBpedia匹配资源的映射;再根据属性特征广度搜索出邻接点,并将其作为扩展候选词,最后筛选出词相关行分值最高的作为最终扩展词。实验表明,与LOD Keyword Expansion方法相比,基于语义属性特征图的扩展方法召回率达到0.89,平均逆排序(MRR)提高4个百分点,与用户查询更匹配。
