Abstrakt. I Information Retrieval (IR) är användarens inmatningsförutsättningar oftast inte tillräckligt detaljerade, så de tillfredsställande frågeresultaten kan inte föras tillbaka. Fråga expansion av IR kan bidra till att lösa detta problem. Den vanliga frågeexpansionen i IR kan dock inte få stabila hämtningsresultat. I detta dokument föreslår och genomför vi en frågeexpansionsmetod som kombinerar domän ontologi med ofta förekommande termer. Ontologi används för att beskriva domänkunskap; logikkänslor och termernas frekvens används för att välja passande expansionsord. På så sätt kan högre återkallande och exakt fås som användarens frågeresultat. Experimentella resultat visar att jämfört med resultaten av vanlig frågeexpansion, kan den metod som beskrivs i detta dokument få statistiskt signifikant förbättring i återkallande och exakt kombination. Nyckelord: Sökmotor, Ontologi, Web ontology language (OWL), Kunskapshantering, Företagssökning I informationssökning (IR), även det bästa systemet har ett begränsat återkallande. Användare kan missa många viktiga dokument som de verkligen behöver vanligtvis. Det finns två grundläggande skäl till detta problem. Den första är ordfel, vilket innebär att begrepp (eller nyckelord) för användarfrågor ofta skiljer sig från orden i resursdokumenten även om dessa ord har liknande betydelser. En annan är att användare skickar in korta frågor som inte är tillräckligt detaljerade för IR, så den dåliga sökningen prestanda följer. Frågeexpansion (QE) kan effektivt lindra problemet genom att lägga till ytterligare termer som har liknande betydelse som den ursprungliga frågan. I denna studie föreslog vi en ny expansionsmetod som bygger på domän ontologi och frekvens av nyckelordsförekomst i resursdokument för att filtrera expansionsord. Det uppnår bättre prestanda både i precision och recall.
I REF föreslår och genomför författarna en frågeexpansionsmetod som kombinerar domän ontologi med termernas frekvens.
Design and Implementation of Ontology-Based Query Expansion for Information Retrieval
{'venue': 'CONFENIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}