論文の概要: Automatic generation of semantic corpora for improving intent estimation
of taxonomy-driven search engines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16230v1
- Date: Wed, 30 Mar 2022 12:06:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-31 13:21:27.826575
- Title: Automatic generation of semantic corpora for improving intent estimation
of taxonomy-driven search engines
- Title（参考訳）: 分類型検索エンジンの意図推定を改善する意味コーパスの自動生成
- Authors: Lorenzo Massai
- Abstract要約: 本稿では,セマンティック拡張に基づく検索システムにおいて,どの意味関係が最も影響を与えるかを示す。
評価は、分類学駆動のドメインを問合せできる単純な自然言語処理システムを構築する。
いくつかのコーパスが、分類ラベルに対応する擬似クエリを推定するために、NLPインフラストラクチャにガゼターとして組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.609170287691728
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the increasing demand of intelligent systems capable of operating in
different user contexts (e.g. users on the move) the correct interpretation of
the user-need by such systems has become crucial to give a consistent answer to
the user query. The most effective techniques which are used to address such
task are in the fields of natural language processing and semantic expansion of
terms. Such systems are aimed at estimating the actual meaning of input
queries, addressing the concepts of the words which are expressed within the
user questions. The aim of this paper is to demonstrate which semantic relation
impacts the most in semantic expansion-based retrieval systems and to identify
the best tradeoff between accuracy and noise introduction when combining such
relations. The evaluations are made building a simple natural language
processing system capable of querying any taxonomy-driven domain, making use of
the combination of different semantic expansions as knowledge resources. The
proposed evaluation employs a wide and varied taxonomy as a use-case,
exploiting its labels as basis for the expansions. To build the knowledge
resources several corpora have been produced and integrated as gazetteers into
the NLP infrastructure with the purpose of estimating the pseudo-queries
corresponding to the taxonomy labels, considered as the possible intents.
- Abstract（参考訳）: 異なるユーザコンテキスト(例えば移動中のユーザ)で動作可能なインテリジェントシステムの需要が高まる中、このようなシステムによるユーザニーズの正しい解釈は、ユーザクエリに対して一貫した回答を与えるために重要になっている。
このような課題に対処するために最も効果的な技術は、自然言語処理と用語の意味的拡張の分野である。
このようなシステムは、ユーザの質問の中で表現される単語の概念に対処して、入力クエリの実際の意味を推定することを目的としている。
本研究の目的は, 意味的拡張に基づく検索システムにおいて, 意味的関係が最も影響を与えているかを示し, それらの関係を組み合わせる際に, 正確性と雑音導入の最良のトレードオフを明らかにすることである。
評価は、知識資源として異なる意味展開の組み合わせを利用して、任意の分類駆動ドメインをクエリできるシンプルな自然言語処理システムを構築した。
提案手法は広く多様な分類をユースケースとして採用し,拡張の基盤としてラベルを活用した。
知識資源を構築するために、分類ラベルに対応する擬似クエリを推定するために、いくつかのコーパスが作成され、ガゼターとしてNLPインフラストラクチャに統合されている。
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