提升网络检索精度：从语义关系到模型转换的探索

### 提升网络检索精度：从语义关系到模型转换的探索 #### 1. 网络检索精度提升方法 在网络检索中，为了提高检索精度，研究人员提出了基于关键词语义关系和邻近度的方法。 ##### 1.1 查询关键词的语义关系 通常，多个查询关键词之间存在不对称关系，主要有两种语义关系： - **主题修饰类型**：一个关键词代表特定主题，另一个对其进行修饰，可表示为 “B of A” 形式。例如，“Japan, History” 就属于这种类型，适用于用户想搜索主题特定方面的情况。 - **主题并列类型**：两个关键词都代表独立主题，属于平行结构，可表示为 “A and B” 形式。例如，“Precision, Recall” 就属于这种类型，适用于用户想搜索两个不同主题之间关系的情况。 ##### 1.2 方法流程 该方法的流程如下： 1. 输入查询关键词，为原始排名和新排名分配权重，然后进行搜索并获取搜索结果。 2. 对搜索结果进行形态分析，并使用邻近度度量进行分析。 3. 根据邻近度度量对搜索结果重新排名，并计算新排名。 4. 通过原始排名和新排名的权重组合排名。 5. 按组合排名顺序显示结果。 ```mermaid graph LR A[输入查询关键词并分配权重] --> B[搜索并获取结果] B --> C[形态分析和邻近度分析] C --> D[重新排名并计算新排名] D --> E[组合排名] E --> F[按组合排名显示结果] ``` ##### 1.3 邻近度度量 使用以下几种邻近度度量方法： - **首次出现词距（FTD）**：$FTD(A, B) = TD(first(A), first(B))$，基于重要术语通常出现在文档开头的假设。 - **最小词距（MTD）**：$MTD(A, B) = min({TD(A, B)})$，基于相关术语通常相邻出现的假设。 - **局部出现密度（LAD）**：$LAD(A, B)=\frac{f_{{first(first(A),first(B)),last(last(A),last(B))}}(A, B)}{TD(first(first(A), first(B), last(last(A), last(B)))+1}$，基于重要术语在网页中反复出现的假设。 ##### 1.4 重新排名算法 - **按 FTD 重新排名**：按 FTD 升序对搜索结果排序，FTD 越小，排名越高。 - **按 MTD 重新排名**：按 MTD 升序对搜索结果排序，MTD 越小，排名越高。 - **按 LAD 重新排名**：按 LAD 降序对搜索结果排序，LAD 越高，排名越高。 ##### 1.5 结果组合方法 通过用户界面操作将网络搜索引擎的结果和重新排名方法的结果进行组合，组合值 $Z$ 定义为：$Z = (1 - S)X + SY$，其中 $X$ 表示网络搜索引擎的排名，$Y$ 表示使用该方法的排名，$S(S \in [0, 1])$ 表示 $Y$ 的权重，$(1 - S)$ 表示 $X$ 的权重。 #### 2. 用户界面与实验评估 ##### 2.1 用户界面 实现了一个原型