提升语义查询扩展效果：K2CM词语-概念相关度计算方法

在"语义查询扩展中词语-概念相关度的计算"这篇论文中，作者探讨了在基于语义的查询扩展技术中，如何准确地评估和度量一个查询词语与潜在概念之间的相关性，这是提升搜索效果的关键步骤。传统的查询扩展通常依赖于简单的词频或统计方法，但这种方法可能无法捕捉词语与概念深层次的语义关联。 论文提出了一种名为K2CM（Keyword to Concept Method）的方法，该方法从两个主要角度来计算词语-概念相关度：词语-文档-概念所属程度和词语-概念共现程度。首先，词语-文档-概念所属程度利用已标注文档中词语对概念的关联信息，即词语频繁出现的文档中那些被赋予了相应概念标签的情况，强调了词语与概念在上下文中的实际联系。 其次，词语-概念共现程度则进一步考虑了词语和概念对的共现性，并引入了文本距离和文档分布特征。文本距离指的是词语和概念在文本中的相对位置，反映了它们在句子或段落中的关联紧密程度；文档分布特征则是考察词语和概念在不同文档集合中的分布情况，以捕捉潜在的上下文相关性。 通过在三个不同类型的数据集上进行语义检索实验，论文展示了K2CM方法相较于传统方法具有显著的优势。实验结果显示，K2CM能够更精确地识别和推荐与查询词语相关且具有高度语义含义的概念，从而显著提高了查询的精度和召回率，这对于信息检索、搜索引擎优化以及自然语言处理等领域具有重要的应用价值。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提供了一种创新的词语-概念相关度计算方法，它不仅考虑了词语和概念的直接共现，还深入挖掘了词语在文档中的上下文关联和分布特征，从而有效地提升了基于语义的查询扩展性能。这对于理解和改进现代搜索引擎的智能推荐系统具有重要的理论支持。