Preview

Электронные библиотеки

Расширенный поиск

О модели поиска синонимов

https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-6-1006-1022

Аннотация


Рассмотрена задача нахождения наиболее релевантных документов в результате расширенного и уточненного запроса. Для ее решения предложены модель поиска и механизм предварительной обработки текста, а также совместное использование поисковой системы и модели, построенной на основе индекса с помощью алгоритмов word2vec для генерации расширенного запроса с синонимами и уточнения результатов поиска на основе подбора похожих документов в цифровой семантической библиотеке. В работе исследуется построение векторного представления документов применительно к массиву данных цифровой семантической библиотеки LibMeta. Решалась задача обогащения пользовательских запросов синонимами. При построении модели поиска совместно с алгоритмами word2vec использован подход «сначала индексация, затем обучение», что позволяет получить более точные результаты поиска. Обучение модели проводилось на базе контента библиотеки для предметной области «Математика». Приведены примеры расширенного запроса с использованием синонимов.

Об авторах

О. М. Атаева
Вычислительный центр им. А.А. Дородницына ФИЦ ИУ РАН
Россия


В. А. Серебряков
Вычислительный центр им. А.А. Дородницына ФИЦ ИУ РАН
Россия


Н. П. Тучкова
Вычислительный центр им. А.А. Дородницына ФИЦ ИУ РАН
Россия


Список литературы

1. Baeza-Yates R., Ribeiro-Neto B. Modern Information Retrieval. ACM Press, New York, 1999. 518 p.

2. Salton G. Introduction to Modern Information Retrieval. McGraw-Hill, 1983, 513 p.

3. Blei D.M., Ng A.Y., Jordan M.I. Latent Dirichlet Allocation // Journal of Machine Learning Research. 2003. V. 3. P. 993–1022.

4. Furnas G.W., Landauer T.K., Gomez L.M., Dumais S.T. The vocabulary problem in human-system communication // Commun. ACM. 1987. V. 30 No. 11 P. 964–971.

5. Biswas G., Bezdek J., Oakman R.L. A knowledge-based approach to online document retrieval system design. In Proc. ACM SIGART Int. Symp. Methodol. Intell. Syst. 1986. P. 112 120.

6. Мак-Каллок У.С., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности // Автоматы. Под ред. К. Э. Шеннона и Дж. Маккарти. М.: Изд-во иностр. лит., 1956. С. 363–384 (Перевод английской статьи 1943 г.).

7. Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных. URL: http://www.machinelearning.ru/ (доступно 26.10.2021)

8. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. 384 с.

9. Атаева О.М., Серебряков В.А. Онтология цифровой семантической библиотеки LibMeta // Информатика и её применения. 2018. Т. 12. № 1. С. 2–10.

10. Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space // Proceedings of Workshop at ICLR, 2013.

11. Mikolov T., Yih W.T., Zweig C. Linguistic Regularities in Continuous Space Word Representations // Proceedings of NAACL HLT, 2013.

12. Le Q., Mikolov T. Distributed Representations of Sentences and Document // International Conference on Machine Learning. 2014. P. 1188–1196.

13. Ataeva O.M., Sererbryakov V.A., Tuchkova N.P. Using Applied Ontology to Saturate Semantic Relations // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2021. V. 42. No. 8. P. 1776–1785.

14. Voorhees E.M. Query expansion using lexical-semantic relations. 17th Annu. Int. ACM SIGIR Conf. Res. Develop. Inf. Retr., Dublin, Ireland, 1994.

15. Buckley C., Salton G., Allan J., Singhal A. Automatic query expansion using SMART: TREC 3, presented at the 3rd Text Retr. Conf. (TREC), 1995.

16. Efthimiadis E.N. Query expansion // Annu. Rev. Inf. Sci. Technol. 1996. V. 31. No. 5. P. 121–187.


Рецензия

Для цитирования:


Атаева О.М., Серебряков В.А., Тучкова Н.П. О модели поиска синонимов. Электронные библиотеки. 2021;24(6):1006-1022. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-6-1006-1022

For citation:


Ataeva O.M., Serebriakov V.A., Tuchkova N.P. On the Synonym Search Model. Russian Digital Libraries Journal. 2021;24(6):1006-1022. (In Russ.) https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-6-1006-1022

Просмотров: 23


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1562-5419 (Online)