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机器学习的查询扩展在博客检索中的应用 [推广有奖]

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摘要:该文介绍一种新的查询扩展方法,该方法结合了查询扩展技术和机器学习理论。通过机器学习的方法挑选出查询扩展词,以此提高检索结果的性能。对于输入的查询项,首先通过伪反馈技术生成候选扩展词集合,然后使用支持向量机对输入的候选词评分,挑选得分较高的候选词和原始查询项组成一个新的查询项。由于训练这个支持向量机的训练数据较难获得,我们利用评测会议的检索结果和检索工具自动地生成训练数据。这套查询扩展方法的优点在于通过对训练语料的学习.能够对候选扩展词作出更合理的选择。在TREC评测会议组织的观点检索任务中,相对于不采用任何扩展技术的基准系统,该方法提高了MAP指标33.1%。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96983X/200806/28740312.html

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关键词:机器学习 学习的 支持向量机 cqvip 学习的方法 计算机应用 中文信息处理 信息检索 查询扩展 机器学习

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