En populär form av semantisk sökning som observerats i flera moderna sökmotorer är att känna igen frågemönster som utlöser omedelbara svar eller domänspecifika sökningar och producerar semantiskt berikade sökresultat. Detta kräver ofta att man förstår frågesyftet utöver vad frågetermerna betyder för att få tillgång till strukturerade datakällor. En stor utmaning i avsikt förståelse är att bygga ett domänberoende schema och att kommentera sökfrågor baserat på ett sådant schema, en process som hittills har krävt mycket manuell annotering ansträngning. Vi presenterar en oövervakad metod för att samla frågor med liknande intention och för att producera ett mönster som består av en sekvens av semantiska begrepp och / eller lexiska objekt för varje avsikt. Dessutom utnyttjar vi de upptäckta intentionsmönstren för att automatiskt kommentera ett stort antal frågor utöver dem som används i kluster. Vi utvärderade vår metod på 10 utvalda domäner, upptäcka över 1400 intention mönster och automatiskt kommentera 125K (och potentiellt många fler) frågor. Vi fann att över 90 procent av mönster och 80 procent av exempel annoteringar som testats bedöms vara korrekta av en majoritet av annoterarna.
REF presenterar en oövervakad metod för frågeavsiktsklustring som producerar ett mönster som består av en sekvens av semantiska begrepp och/eller lexiska objekt för varje avsikt.
Sequence clustering and labeling for unsupervised query intent discovery
{'venue': "WSDM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}