Page 101 - 《中国图书馆学报》2013年第1期
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查询意图研究综述 木


          陆 伟 周红霞 张晓娟




          摘 要 近年来.学界对查询意图进行了广泛探讨,一些重要国际会议如SIGIR.WWW等越来越重视查询意图的相关研
          究,其研究点主要集中在给定分类体系下的查询意图识别,内容涉及查询意图类目体系构建、特征识别、分类方法以及数
          据集与评价方法。 研究发现当前查询意图研究面临如下问题和挑战:缺乏权威的评测标准.各种分类方法在大规模查询
          集合上的性能还不确定.有效提取或者获得查询特征的方法仍然值得深入研究.查询意图分类体系的完备性和类别间独
          立不相关性尚不确定。 表2。 参考文献7l。
          关键词 查询意图 查询分类 查询特征
          分类号 G353.4

          Review of Research on Query Intent


          Lu Wei,Zhou Hongxia & Zhang Xiaojuan


          ABSTRACI' Query intent has recently been deeply studied in academics,in particular when there is a given taxonomy,so more
          and more important international conferences such as SIGIR and WWW pay much attention to it. The focus of this research is the
          query inIent recogrition given the category system, which includes category building,feature identification, classification methods
          as well as datasets and evaluation rr*.thodoloyS. The problems and challenges existing in query intent research are as follows:
          lack of authoritative evaluation indexes,the uncertainty of classifying performance on mass query sets, how to more effectively ex-
          tract or obtain query characteristics, the uncertainty of taxonomic completeness and the uncertainty of independent relationship
          between the classes. 2 tabs. 71 refs.
          KEY WORDS Query intent. Query classification. Query feature.

              作为网络信息查找的必备工具,搜索引擎在一                握用户需求、提高搜索引擎检索质量的途径之一。
          定程度上降低了用户查找信息的难度。 但因搜索                     近年来,学界对查询意图进行了广泛探讨,一
          引擎的搜索方式大多基于关键词组合.而用户提交                  些重要国际会议如 SIGIR.WWW等越来越重视查
          给搜索引擎的有限关键词常常不能完整地表达其                   询意图的相关研究。 从目前来看,查询意图研究主
          信息需求.使得返回的结果有时不尽如人意。 根据                 要集中在给定分类体系下的查询意图研究.包括查
          用户输入的查询信息.自动识别出其查询意图( 即                 询意图类目体系构建、查询意图特征识别、查询意
          查询中包含的用户信息需求、查询目标、查询动机                  图分类方法、数据集与评价方法四个方面.本文以
          等) ,返回与其信息需求更相关的信息,成为有效把                此为基础分别加以介绍和评述。





             ·本文系教 育 部 人 文社 科 基地 重 大 项 目“面 向 细 粒 度 的 网 络 信 息 检 索 模 型 及 框 架构建 研 究” ( 项 目 编 号 :
          10JJD630014)和国家自然科学基金面上项目“ 基于语言模型的通用实体检索建模及框架实现研究”(项目编号:7ll73164)
          的研究成果之一。
               通讯作者:陆伟,Email : Feedwhu@ grnail.com
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