System för informationshämtning bygger traditionellt på textord för att indexera och hämta dokument. Nyckelordsbaserad hämtning kan returnera felaktiga och ofullständiga resultat när olika nyckelord används för att beskriva samma begrepp i dokumenten och i frågorna. Dessutom kan förhållandet mellan dessa relaterade nyckelord vara semantiskt snarare än syntaktiskt, och att fånga det kräver därför tillgång till omfattande kunskap om den mänskliga världen. Konceptbaserade hämtningsmetoder har försökt ta itu med dessa svårigheter genom att använda manuellt byggd tesauri, genom att förlita sig på data om kooccurrence, eller genom att extrahera latenta ordrelationer och begrepp från en corpus. I den här artikeln introducerar vi en ny konceptbaserad hämtningsmetod baserad på explicit semantisk analys (ESA), en nyligen föreslagen metod som förstärker nyckelordsbaserad textrepresentation med konceptbaserade funktioner, automatiskt extraherad från massiva mänskliga kunskapsdatabaser som Wikipedia. Vårt tillvägagångssätt genererar nya textfunktioner automatiskt, och vi har funnit att högkvalitativt funktionsval blir avgörande i denna miljö för att göra hämtningen mer fokuserad. På grund av bristen på märkta data kan man dock inte använda traditionella metoder för urval av funktioner, och därför föreslår vi nya metoder som använder egengenererade utbildningsdata. Det resulterande systemet utvärderas på flera TREC dataset, som visar överlägsen prestanda jämfört med tidigare state-of-the-art resultat.
I REF presenteras en metod som förstärker nyckelordsbaserad textrepresentation med konceptbaserade funktioner för generering av nya textfunktioner automatiskt.
Concept-Based Information Retrieval Using Explicit Semantic Analysis
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}