論文の概要: A Linguistically Driven Framework for Query Expansion via Grammatical Constituent Highlighting and Role-Based Concept Weighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13481v1
• Date: Sat, 25 Apr 2020 01:43:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 22:01:03.163806
• Title: A Linguistically Driven Framework for Query Expansion via Grammatical Constituent Highlighting and Role-Based Concept Weighting
• Title（参考訳）: 文法的構成要素強調表示とロールベース概念重み付けによるクエリ拡張のための言語駆動フレームワーク
• Authors: Bhawani Selvaretnam, Mohammed Belkhatir
• Abstract要約: 関心のコンセプトは、探索目標のジストを表す中核的な概念として認識される。 検索目標を特定し、クエリ構造を完了するのに役立つ残りのクエリ構成成分は、記述的、関係的、構造的に分類される。
• 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: In this paper, we propose a linguistically-motivated query expansion framework that recognizes and en-codes significant query constituents that characterize query intent in order to improve retrieval performance. Concepts-of-Interest are recognized as the core concepts that represent the gist of the search goal whilst the remaining query constituents which serve to specify the search goal and complete the query structure are classified as descriptive, relational or structural. Acknowledging the need to form semantically-associated base pairs for the purpose of extracting related potential expansion concepts, an algorithm which capitalizes on syntactical dependencies to capture relationships between adjacent and non-adjacent query concepts is proposed. Lastly, a robust weighting scheme that duly emphasizes the importance of query constituents based on their linguistic role within the expanded query is presented. We demonstrate improvements in retrieval effectiveness in terms of increased mean average precision (MAP) garnered by the proposed linguistic-based query expansion framework through experimentation on the TREC ad hoc test collections.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クエリインテントを特徴付ける重要なクエリ構成要素を認識・エンコードし,検索性能を向上させる言語的クエリ拡張フレームワークを提案する。 関心の概念は探索目標の要点を表す中核概念として認識され、探索目標を指定してクエリ構造を完成させる残りのクエリ構成成分は記述的、関係的、構造的に分類される。 関連する潜在的な拡張概念を抽出するために意味論的に関連づけられたベースペアを形成する必要性を認識し,隣接するクエリ概念と非隣接クエリ概念の関係をキャプチャする構文依存を活かしたアルゴリズムを提案する。 最後に,拡張クエリにおける言語的役割に基づくクエリ構成要素の重要性を厳密に強調する,堅牢な重み付けスキームを提案する。 本稿では,TREC アドホックテストコレクションを用いた実験により,言語ベースのクエリ拡張フレームワークにより得られた平均平均精度(MAP)の向上による検索効率の向上を示す。

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