改进的显式语义分析提升建筑行业产品模型检索

本文主要探讨了"建筑行业产品模型检索的增强显式语义分析"这一主题，发表在2017年12月的IEEE Transactions on Industrial Informatics第13卷第6期上。作者汉·刘、余慎·刘、皮特·保罗尔斯、洪玲和明顾针对建筑业日益增长的在线产品模型数量，提出了一个改进的显式语义分析方法，以解决领域特定信息检索的有效性问题。 显式语义分析（ESA）是一种自动化技术，它从人类知识库中提取基于概念的特征，用于语义检索，从而避免了构建和维护形式化知识图谱的繁琐工作。然而，由于建筑业领域的专业知识库相对较小，可用的专业术语有限，且概念的粒度较粗，这在传统的ESA方法中可能会导致检索效果受限。 该研究的核心创新有两个方面。首先，作者提出了一种新颖的概念扩展算法，旨在解决术语不足的问题。通过这种方法，可以扩展现有的概念词汇量，增加检索时的匹配精度，确保能够捕获到更多与建筑产品模型相关的隐含信息。这个算法可能是基于词向量技术、网络爬虫或者深度学习模型，旨在发现并整合相关的非直接关联词汇，提高搜索的全面性和精确度。 其次，文章可能还探讨了如何优化概念的表达和理解，比如通过引入领域专家知识、使用上下文敏感的语义解析，或者通过机器学习的方式自动学习和提炼领域内的专业术语和概念关系。这样做的目的是为了细化和深化概念的理解，使得检索结果更加贴近实际工程需求和用户意图。 这篇研究论文旨在通过增强显式语义分析，提升建筑行业产品模型检索的效率和准确性，为用户提供更精准的信息查找服务，对于推动建筑业信息化和智能化进程具有重要意义。其方法和技术不仅适用于建筑行业，也可能对其他领域的信息检索有所启发，促进跨领域的知识挖掘和应用。