【摘要】：本文探討加權關聯(lián)模式挖掘在越英跨語言查詢擴展中的應用。首先提出面向跨語言查詢擴展的基于支持度-CPIR(Conditional Probability Increment Ratio)-興趣度評價框架的加權關聯(lián)模式挖掘算法(WARM-SCPIRICLQE)以及越英跨語言查詢擴展模型,然后提出基于詞間加權關聯(lián)模式挖掘的越英跨語言用戶相關反饋查詢擴展算法。該算法將越南語查詢通過機器翻譯系統(tǒng)翻譯為英文并檢索英文文檔,提取前列初檢文檔進行用戶相關性判斷得到初檢相關文檔集,采用WARM-SCPIRI-CLQE算法對該文檔集挖掘加權關聯(lián)規(guī)則,從規(guī)則中提取與原查詢相關的擴展詞實現(xiàn)越英跨語言查詢譯后擴展。以NTCIR-5 CLIR為實驗語料,將本文算法與現(xiàn)有算法進行實驗比較,實驗結(jié)果表明,本文算法能提高和改善越英跨語言信息檢索性能,對長查詢更有效。
[Abstract]:This paper discusses the application of weighted association pattern mining in cross-language query extension. Firstly, a weighted association pattern mining algorithm (WARM-SCPIRICLQE) for cross-language query extension based on support (Conditional Probability Increment Ratio) / interest evaluation framework and an extended cross-language query model for Yueying are proposed. Then an extended cross-language user feedback query algorithm based on weighted association pattern mining between words is proposed. The algorithm translates Vietnamese query into English and retrieves English documents through machine translation system, extracts the front-line documents for user correlation judgment, and uses WARM-SCPIRI-CLQE algorithm to mine weighted association rules for this document set. The extension words related to the original query are extracted from the rules to implement the post-translation extension of the cross-language query. Taking NTCIR-5 CLIR as the experimental corpus, the experimental results show that the proposed algorithm can improve and improve the performance of cross-language information retrieval, and is more effective for long query.
【作者單位】： 廣西跨境電商智能信息處理重點實驗室培育基地(廣西財經(jīng)學院);廣西財經(jīng)學院計算機系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目“面向東盟國家語言的基于完全加權正負模式挖掘的跨語言查詢擴展研究”(61262028)
【分類號】：G354.1;TP391.3

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本文編號：2219573