Webbsökningsklassificering (QC) syftar till att klassificera webbanvändares frågor, som ofta är korta och tvetydiga, i en uppsättning målkategorier. QC har många program inklusive sidrankning i webbsökning, riktad annons som svar på frågor, och personalisering. I detta dokument presenterar vi en ny strategi för QC som överträffar den vinnande lösningen i ACM KDDCUP 2005 tävlingen, vars syfte är att klassificera 800 000 verkliga användare frågor. I vårt tillvägagångssätt bygger vi först en överbryggande klassificering på en mellanliggande taxonomi i ett offlineläge. Denna klassificering används sedan i ett online-läge för att kartlägga användarfrågor till målkategorierna via ovanstående mellanliggande taxonomi. En viktig nyhet är att vi genom att utnyttja likhetsfördelningen över den mellanliggande taxonomin inte behöver omskola en ny klassificering för varje ny uppsättning målkategorier, och därför behöver den överbryggande klassificeringen endast utbildas en gång. Dessutom inför vi kategoriurval som en ny metod för att begränsa omfattningen av den mellanliggande taxonomi som vi klassificerar frågorna på. Kategorival kan förbättra både effektiviteten och effektiviteten i online-klassificeringen. Genom att kombinera vår algoritm med den vinnande lösningen av KDDCUP 2005, gjorde vi en förbättring med 9,7 % respektive 3,8 % i fråga om precision respektive F1 jämfört med de bästa resultaten av KDDCUP 2005.
Shen m.fl. I REF infördes en mellanliggande taxonomi som används för att klassificera frågor till angivna målkategorier.
Building bridges for web query classification
{'venue': "SIGIR '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}