2013年语义扩展查询研究：提升信息检索效果

该论文"信息检索技术中基于语义的扩展查询研究 (2013年)"探讨了在信息检索领域的一个关键问题：用户查询与文档之间的语义匹配问题，尤其是在词法不匹配的情况下，如何提高检索效果。作者认识到，传统基于关键词的检索系统受制于文本的表面形式，往往无法捕捉到深层次的语义含义，导致检索结果的不准确。 论文指出，为了缓解这一问题，作者借鉴和改进了现有的概念相似度计算算法，提出了基于本体的信息检索查询扩展方法。本体在这里指的是知识库或者领域模型，用于存储和管理领域内的概念、属性和关系。通过构建本体模型，可以计算出概念之间的语义相似度，以此作为评价查询结果相关度的标准。新提出的模型QCR(Q, Ci) = ∑k=1,...,K wk*Sim_Rel(qK, Ci)，将查询与候选文档的相似度得分考虑在内，从而引入了查询扩展，使得即使用户输入的查询词在文档中没有出现，也能根据语义关联找到相关文档。 这种方法允许用户设置相似度阈值，当本体中的概念不足以支持语义检索时，会切换回传统的关键词检索，从而确保在保证准确性的同时，兼顾了系统的灵活性。这种结合了语义和词典匹配的策略，有效地解决了垂直检索系统在处理多义词和同义词时的局限性，提升了检索效率和用户体验。 论文的关键点包括：信息检索中的语义扩展查询、概念相似度计算的改进、本体技术的应用以及查询结果的相关度评价。该研究对于改进搜索引擎的性能，特别是在处理自然语言复杂性和多义性方面，具有重要的理论和实践价值。通过本体模型的支持，用户能够获得更贴近他们意图的检索结果，推动了信息检索技术向着更智能、更人性化的方向发展。