【摘 要】
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为解决信息检索应用实践中存在用户表达查询请求不够准确、文档与查询词不匹配以及查询优化等影响检索性能的问题,提出一种基于深度学习的概念语义空间查询扩展方法。利用深
【基金项目】
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云南省自然科学基金重点项目（2013FA130）, 科技部中青年科技创新领军人才项目（2014HE001）
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为解决信息检索应用实践中存在用户表达查询请求不够准确、文档与查询词不匹配以及查询优化等影响检索性能的问题,提出一种基于深度学习的概念语义空间查询扩展方法。利用深度学习算法为各个原查询词构建概念树,并使用WordNet将这些概念树向上溯源,建立完整的概念语义空间。以共现信息为特征参数对扩展源进行筛选,同时引入平均互信息及观察窗口得到相关度算法,通过共现信息衡量单词之间的关联度。在TREC数据集上的实验表明：与传统伪相关反馈算法的扩展质量相比,该扩展算法有所改进。
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