Sammanfattning För att förbättra hämtningsprestandan omformuleras frågan av processen för frågeexpansion (QE). De flesta av de befintliga frågeexpansionsteknikerna tar inte hänsyn till sammanhanget för de termer som finns i användarens fråga som kan resultera i låg precision och återkallande. Genom detta dokument, den fråga som består av tvetydiga termer (polysemy ord) utvidgas genom att välja termer, som är i nära anslutning till frågetermer medan sammanhangsbetydelse av termerna automatiskt införlivas. Grunden för denna frågeexpansionsmetod är att undersöka rollen av grafstruktur (som skapas för frågan) och bestämma betydelsen av varje nod i grafen med hjälp av WordNet. De relevanta noderna som representerar ordförnimmelser identifieras från grafen och kan väljas som ytterligare termer som ska läggas till i frågan för att förbättra hämtningen av webbsidor. Experimenten, som utförs på datauppsättningar av tvetydiga frågor visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar andra metoder för frågeexpansion genom att öka precisionen och återkalla.
Jain m.fl. REF föreslog en metod som undersöker grafstrukturens roll för frågeexpansion och bestämmer betydelsen av varje nod i grafen med hjälp av en extern resurs som kallas WordNet.
Automatically incorporating context meaning for query expansion using graph connectivity measures
{'venue': 'Progress in Artificial Intelligence', 'journal': 'Progress in Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}