論文の概要: Khmer Semantic Search Engine: Digital Information Access and Document Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09320v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 16:58:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 16:35:35.083761
- Title: Khmer Semantic Search Engine: Digital Information Access and Document Retrieval
- Title（参考訳）: Khmer Semantic Search Engine: デジタル情報アクセスとドキュメント検索
- Authors: Nimol Thuon,
- Abstract要約: そこで本研究では,Khmer Semantic Search Engine (KSE) を提案する。
キーワード抽出とセマンティック検索マッチングに基づく2つのセマンティック検索フレームワークを提案する。
検索項のセマンティクスの理解がより正確な結果をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The search engine process is crucial for document content retrieval. For Khmer documents, a tool is needed to extract essential keywords. Despite the daily generation of significant Khmer content, Cambodians struggle to find necessary documents due to the lack of an effective semantic searching tool. Even Google does not deliver high accuracy for Khmer content. Semantic search engines improve search results by employing advanced algorithms to understand various content types. With the rise in Khmer digital content such as reports, articles, and social media feedback enhanced search capabilities are essential. This research proposes the first Khmer Semantic Search Engine (KSE), designed to improve traditional Khmer search methods. Utilizing semantic matching techniques and formally annotated semantic content, our tool extracts meaningful keywords from user queries performs precise matching, and provides the best matching offline documents and online URL documents. We propose two semantic search frameworks based on keyword extraction and semantic search matching. Additionally, we developed tools for data preparation, including document addition and manual keyword extraction. To evaluate performance, we created a ground truth dataset and discussed issues related to searching and semantic search. Our findings show how understanding search term semantics can lead to more accurate results.
- Abstract（参考訳）: 検索エンジンプロセスは文書コンテンツ検索に不可欠である。
Khmerドキュメントでは、必須のキーワードを抽出するツールが必要である。
カンボジア人は、重要なクメールコンテンツを日々生成しているにもかかわらず、効果的なセマンティック検索ツールがないため、必要な文書を見つけるのに苦労している。
Googleでさえ、Khmerコンテンツに対して高い精度を提供していない。
セマンティック検索エンジンは、様々なコンテンツタイプを理解するために高度なアルゴリズムを用いて検索結果を改善する。
レポート、記事、ソーシャルメディアフィードバックなどのクメールのデジタルコンテンツの増加は、検索機能の向上に不可欠である。
本研究は,従来のKhmer検索手法を改善するために設計された,Khmer Semantic Search Engine(KSE)を提案する。
セマンティックマッチング技術と公式な注釈付きセマンティックコンテンツを利用して,ユーザクエリから意味のあるキーワードを抽出し,正確なマッチングを行い,最適なオフライン文書とオンラインURL文書を提供する。
キーワード抽出とセマンティック検索マッチングに基づく2つのセマンティック検索フレームワークを提案する。
さらに、文書の追加や手作業によるキーワード抽出など、データ準備のためのツールも開発した。
性能を評価するため,基礎的真理データセットを作成し,検索と意味探索に関する問題について議論した。
検索項のセマンティクスの理解がより正確な結果をもたらすことを示す。
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