Webbsökningar är ofta tvetydiga eller mångfacetterade, vilket gör en enkel lista över resultat otillräcklig. För att hjälpa informationssökning för sådana facetterade frågor, utforskar vi en teknik som uttryckligen representerar intressanta aspekter av en fråga med hjälp av grupper av semantiskt relaterade termer extraherade från sökresultat. Som ett exempel på frågan "bagagebidrag" kan dessa grupper vara olika flygbolag, olika typer av flygningar (inhemska, internationella) eller olika reseklasser (första, affärsmässiga, ekonomiska). Vi namnger dessa grupper frågefacetter och villkoren i dessa grupper facet termer. Vi utvecklar en övervakad metod baserad på en grafisk modell för att känna igen frågefacetter från de bullriga kandidater som hittats. Den grafiska modellen lär sig hur sannolik en kandidatterm är att vara en facettterm samt hur troligt två termer ska grupperas tillsammans i en frågeaspekt, och fångar beroendena mellan de två faktorerna. Vi föreslår två algoritmer för ungefärlig slutledning på den grafiska modellen eftersom exakt slutledning är intractable. Vår utvärdering kombinerar recall och precision av facett termer med grupperingens kvalitet. Experimentella resultat på ett urval av webbfrågor visar att den övervakade metoden avsevärt överträffar befintliga metoder, som mestadels är oövervakade, vilket tyder på att frågefacetter kan läras effektivt.
Vårt tidigare arbete REF föreslog frågeaspektextraktion - en teknik som extraherar facetter för frågor från deras sökresultat för att explicit representera intressanta aspekter av frågorna.
Extracting query facets from search results
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 36th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}