【摘 要】
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本文在降低数据标注成本的基础上,提高查询意图自动分类的准确率。首先,将ODP主题类目体系映射到Rose等意图类目体系,利用启发式和匹配的方法形成标注规则,对查询日志数据进
【机 构】
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武汉大学信息检索与知识挖掘研究所,武汉大学信息管理学院,西南大学计算机与信息科学学院
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目“融合用户个性化与实时性意图的查询推荐模型研究”(编号:15 CT Q019)资助
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本文在降低数据标注成本的基础上,提高查询意图自动分类的准确率。首先,将ODP主题类目体系映射到Rose等意图类目体系,利用启发式和匹配的方法形成标注规则,对查询日志数据进行自动标注;其次,在提取查询的统计特征、用户行为特征和基于自然语言处理的语义特征基础上,提取查询的句法依赖关系作为分类特征;最后,使用集成学习模型GBDT作为分类器,对查询意图进行分类研究。实验表明,本文提出的标注规则可以获得大量被标注的训练数据集,新增的句法依赖关系特征可以提高查询意图的分类效果,GBDT作为集成学习模型相比线性分类模型
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