Entitetsförfrågningar utgör en stor del av webbsökningsförfrågningar och de flesta av dessa frågor är i form av en enhet som nämns plus några kontextuella termer som representerar en avsikt inom ramen för den enheten. Vi hänvisar till dessa entitetsorienterade sökavsikter som entitetsaspekter. Att erkänna entitetsaspekter i en fråga kan förbättra olika sökprogram såsom att ge direkta svar, diversifiera sökresultat och rekommendera frågor. I detta dokument fokuserar vi på uppgifterna att identifiera, rangordna och rekommendera enhetsaspekter, och föreslår en strategi som minor, kluster, och rangordna sådana aspekter från frågeloggar. Vi utför storskaliga experiment baserat på användarnas söksessioner från faktiska frågeloggar för att utvärdera aspekten ranking och rekommendationsuppgifter. I den aspekt ranking uppgift, syftar vi till att tillfredsställa de flesta användares entitet frågor, och utvärdera denna uppgift på ett ifrågasättande sätt. Vi finner att entropibaserade metoder uppnår bästa prestanda jämfört med maximal sannolikhet och språkmodellering. När det gäller uppgiften med rekommendationer rekommenderar vi andra aspekter som rör den aspekt som för närvarande är föremål för frågestunden. Vi föreslår två tillvägagångssätt baserade på semantisk relativitet och aspektövergångar inom användarsessioner och finner att ett kombinerat tillvägagångssätt ger bästa prestanda. Som ytterligare ett experiment använder vi enhetsaspekter för faktiska frågerekommendationer och finner att vårt tillvägagångssätt förbättrar effektiviteten hos frågerekommendationer som bygger på frågeflödeskurvan.
Reinanda m.fl. REF börjar från uppgiften gruvenhet aspekter i frågeloggarna, sedan föreslå salience-favor metoder för att rangordna och rekommendera dessa aspekter.
Mining, Ranking and Recommending Entity Aspects
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}