Some Searching Techniques For Entities Based On Implicit Semantic Relations And Context-Aware Query Suggestions

Some Searching Techniques For Entities Based On Implicit Semantic Relations And Context-Aware Query Suggestions

Tác giả: Tran Lam Quan

Lĩnh vực: Mathematical Theory of Informatics

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này tập trung vào việc giải quyết hai vấn đề chính trong lĩnh vực tìm kiếm thông tin: tìm kiếm thực thể dựa trên quan hệ ngữ nghĩa ngầm và gợi ý truy vấn nhận biết ngữ cảnh. Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, công cụ tìm kiếm đóng vai trò quan trọng. Tuy nhiên, các phương pháp tìm kiếm truyền thống, đặc biệt là tìm kiếm theo từ khóa, gặp khó khăn trong việc suy luận và trả lời các câu hỏi đòi hỏi sự hiểu biết về mối quan hệ ngữ nghĩa tiềm ẩn giữa các thực thể. Luận án đề xuất một phương pháp tìm kiếm thực thể mới, gọi là Tìm kiếm Thực thể Quan hệ Ngầm (Implicit Relational Entity Search – IRS), sử dụng các mối quan hệ ngữ nghĩa ngầm để xác định thực thể mong muốn. Bên cạnh đó, luận án cũng giải quyết vấn đề gợi ý truy vấn, nơi các truy vấn của người dùng thường ngắn gọn, mơ hồ và đa nghĩa. Nghiên cứu đề xuất các kỹ thuật để cải thiện hiệu quả tìm kiếm và hỗ trợ người dùng bằng cách hiểu sâu hơn ý định tìm kiếm của họ thông qua việc phân tích ngữ cảnh và các truy vấn liên quan.

Mục lục chi tiết:

• 1. Introduction
• 1.1. The necessity of the thesis
• 1.2. IRS – Related work
• 1.2.1. SMT – Structure Mapping Theory
• 1.2.2. Relational similarity based on Wordnet classification system
• 1.2.3. VSM – Vector Space Model
• 1.2.4. LRA – Latent Relational Analysis
• 1.2.5. LMRE – Latent Relation Mapping Engine – LRME
• 1.2.6. LSR – Latent Semantic Relation
• 1.2.7. Word2Vec
• 1.3. The problem Context-aware query suggestions
• 1.4. Query suggestions – Related work
• 1.4.1. Session-based query suggestion technique
• 1.4.2. Cluster-based query suggestion technique
• 2. CHAPTER 2: SEARCH FOR ENTITIES BASED ON IMPLICIT SEMANTIC RELATIONS
• 2.1. Problem
• 2.2. Method for searching entities is based on implicit semantic relations
• 2.2.1. Architecture – Modeling
• 2.2.2. Extracting module of the semantic relations
• 2.2.3. Clustering module of semantic relations
• 2.2.4. Modules calculating the relational similarity between two pairs of entities