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基于语义属性特征图的查询扩展方法研究
摘要：
在信息检索领域，查询扩展是提高搜索效果的重要手段之一。本文提出基于语义属性特征图的查询扩展方法。该方法针对查询词建立语义属性特征图，根据图中节点的相似性进行查询扩展，并通过实验验证其有效性。
关键词：信息检索，查询扩展，语义属性特征图，相似性
一、背景
随着信息时代的到来，越来越多的信息需要快速准确地被搜索出来。然而，由于信息量巨大，搜索引擎往往难以准确地满足用户的需求。为了提高搜索效果，信息检索领域提出了查询扩展的方法。
查询扩展指通过添加相关的查询词来扩展原查询，以提高检索准确度。常用的查询扩展方法有同义词扩展、关联词扩展等。然而，这些方法只考虑了查询词表面的特征，没有考虑到查询词的深层含义。因此，本文提出一种基于语义属性特征图的查询扩展方法。
二、方法描述
该方法主要分为三步：
(1)查询词语义属性提取
对于查询词，本方法采用词向量的方式提取其语义属性。具体地，利用已经训练好的词向量模型，将查询词表示为一个稠密的向量。该向量反映了该词在语义空间中的位置。
(2)语义属性特征图建立
根据查询词语义属性，建立语义属性特征图。特征图的每个节点表示一个查询词，节点间的边表示查询词之间的相似性。相似性由向量空间余弦相似度计算得到。
(3)查询扩展
根据语义属性特征图，搜索与原查询词相似的节点，并将这些节点的相关词语作为扩展查询返回。
三、实验结果
本文在标准检索数据集上进行了实验。对比了几种查询扩展方法的效果，并对本方法进行了验证。实验结果表明，该方法的平均准确率和平均召回率均优于其他方法。并且，本方法还可以处理一些同义词扩展和关联词扩展难以处理的情况。
四、结论
本文提出了一种基于语义属性特征图的查询扩展方法。该方法可以有效提高信息检索的准确率和召回率。该方法不仅考虑了查询词的表面特征，还考虑了查询词的深层含义。因此，在处理一些难以处理的情况时表现突出。