[发明专利]一种面向会话式实体搜索的查询扩展方法有效

专利信息
申请号: 201711162771.0 申请日: 2017-11-21
公开(公告)号: CN107943919B 公开(公告)日: 2019-11-12
发明(设计)人: 赵峰;王沛;肖洋;金海 申请(专利权)人: 华中科技大学
主分类号: G06F16/33 分类号: G06F16/33;G06F16/31;G06F16/9535
代理公司: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 廖盈春;李智
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 面向 会话 实体 搜索 查询 扩展 方法
【权利要求书】:

1.一种面向会话式实体搜索的查询扩展方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)对维基百科文档集预处理得到包含关键字和实体注释的数据集D;

(2)遍历数据集D中每个文档d,对d中包含的关键字和实体进行索引,最终得到关键字倒排索引Ik、实体倒排索引Ie以及实体类映射IE

(3)抽取WordNet中的语义信息和YAGO3中的实体相关信息;

(4)根据历史查询结果构建历史结果缓存队列L;

(5)根据用户本轮查询Q对Ik、Ie和IE进行检索获取伪相关反馈QPRF,利用步骤(3)中获取的语义信息和实体相关信息对L中的历史结果进行相关性分析获取历史反馈Qh

步骤(5)包含以下子步骤:

(5-1)计算扩展关系模型Mr,若支持文档集ds由输入实体ein、结果实体er、数据集D及扩展关系模型Mr的混合模型生成,则有:

其中,logp(ds|Md)表示支持文档集ds在反馈文档模型Md下的相关性得分,W(w,d)表示词条w在文档d中的权重,p(w|ein)表示词条w与输入实体ein的相关性,p(w|er)表示词条w与结果实体er的相关性,p(w|Mr)表示在扩展关系模型Mr下生成词条w的概率,p(w|D)表示在当前数据集D下生成词条w的概率,α1、α2和β均表示[0,1]间的可调参数,通过期望最大化算法对公式中扩展关系模型Mr进行有效估计;

(5-2)从Mr中选取前p项作为伪相关反馈QPRF

(5-3)计算L中历史结果与输入实体的语义相关性,考虑历史结果与输入实体间是否存在映射关系,给定指示器函数I(ein,er)表示输入实体ein与历史结果er间是否存在映射关系,w(ein,er)表示输入实体ein与历史结果er间的语义强度,则历史结果与输入实体的语义相关性Rsem(er)计算公式如下:

其中,ek表示YAGO3中与输入实体ein存在关联的实体;

(5-4)计算L中历史结果与输入实体的上下文相关性,考虑历史结果与输入实体共现的文档越多、历史结果与输入实体间的文本距离越小,两者之间越相关,给定输入实体ein、历史结果er在支持文档d中文本距离为Prox(ein,er,d),则输入实体与历史结果的上下文相关性Rtext(er)计算公式如下:

其中,分别表示由支持文档d和本轮查询Q生成的词条向量,表示与间的余弦相似度;

(5-5)基于输入实体与历史结果的语义相关性和输入实体与历史结果的上下文相关性,通过线性加权的方式计算历史结果er与本轮查询Q的相关性R(er),计算公式如下:

R(er)=αRsem(er)+(1-α)Rtext(er)

其中α为[0,1]间的加权系数;

(5-6)根据相关性R(er)从L中选取前p项作为历史反馈Qh

(6)基于本轮查询Q、伪相关反馈QPRF和历史反馈Qh生成扩展查询QE,利用QE对Ik、Ie和IE进行重新检索和排序得到最终结果集R;

(7)利用R更新缓存队列L,若用户提出下轮查询则转至步骤(5),否则进入步骤(8);

(8)本次会话查询结束。

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