論文の概要: Coupled intrinsic and extrinsic human language resource-based query expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11083v1
• Date: Thu, 23 Apr 2020 11:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 10:06:48.846637
• Title: Coupled intrinsic and extrinsic human language resource-based query expansion
• Title（参考訳）: 内在的・外在的言語資源に基づくクエリ拡張
• Authors: Bhawani Selvaretnam, Mohammed Belkhatir
• Abstract要約: 本稿では,クエリ構成エンコーディングや拡張概念抽出,概念重み付けといった言語特性を活かしたクエリ拡張フレームワークを提案する。 実世界のデータセットに対する徹底的な経験的評価は、ユニグラム言語モデル、関連モデル、逐次依存に基づく手法に対する我々のアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Poor information retrieval performance has often been attributed to the query-document vocabulary mismatch problem which is defined as the difficulty for human users to formulate precise natural language queries that are in line with the vocabulary of the documents deemed relevant to a specific search goal. To alleviate this problem, query expansion processes are applied in order to spawn and integrate additional terms to an initial query. This requires accurate identification of main query concepts to ensure the intended search goal is duly emphasized and relevant expansion concepts are extracted and included in the enriched query. Natural language queries have intrinsic linguistic properties such as parts-of-speech labels and grammatical relations which can be utilized in determining the intended search goal. Additionally, extrinsic language-based resources such as ontologies are needed to suggest expansion concepts semantically coherent with the query content. We present here a query expansion framework which capitalizes on both linguistic characteristics of user queries and ontology resources for query constituent encoding, expansion concept extraction and concept weighting. A thorough empirical evaluation on real-world datasets validates our approach against unigram language model, relevance model and a sequential dependence based technique.
• Abstract（参考訳）: 情報検索性能の低さは、人間が特定の検索目標に関連すると考えられる文書の語彙に合致した正確な自然言語クエリを定式化することが困難であると定義されているクエリ文書語彙ミスマッチ問題に起因することが多い。 この問題を軽減するために、クエリ拡張プロセスを適用して、初期クエリに追加用語を生成および統合する。 これは、目的の検索目標が適切に強調され、関連する拡張概念が抽出され、拡張されたクエリに含まれるようにするために、主なクエリ概念を正確に識別する必要がある。 自然言語クエリは、音声ラベルや文法関係などの固有の言語特性を持ち、目的とする探索目標を決定するのに利用できる。 さらに、拡張概念をクエリの内容と意味的に一貫性を持たせるために、オントロジーのような外部言語ベースのリソースが必要となる。 本稿では、クエリ構成エンコーディング、拡張概念抽出、概念重み付けのための、ユーザクエリの言語的特徴とオントロジリソースの両方を活かしたクエリ拡張フレームワークを提案する。 実世界のデータセットに関する徹底した実証的評価は、ユニグラム言語モデル、関連性モデル、逐次依存に基づく手法に対するアプローチを検証する。

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