Webbsökningar tenderar att vara korta och tvetydiga. Det är därför inte förvånande att webbfråga disambiguation är ett aktivt forskat ämne. För att ge en personlig upplevelse för en användare, de flesta befintliga arbete bygger på sökmotor loggdata där sökaktiviteter för just den användaren, liksom andra användare, registreras under långa tidsperioder. Sådana metoder kan ge upphov till oro för privatlivet och kan vara svåra att genomföra av pragmatiska skäl. Vi presenterar en strategi för Web Question disambiguation som bygger sina förutsägelser endast på en kort glimt av användarsökning aktivitet, fångas i en kort session av 4-6 tidigare sökningar i genomsnitt. Vår metod utnyttjar relationen mellan den aktuella söksessionen och tidigare liknande korta sessioner av andra användare för att förutsäga användarens avsikter och bygger på Markovs logik, en statistisk relationell inlärningsmodell som framgångsrikt har tillämpats på utmanande språkproblem i det förflutna. Vi presenterar empiriska resultat som visar effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt för data som samlats in från en kommersiell sökmotor för allmänna ändamål.
Andra metoder utför webbförfrågan disambiguation baserat på förutsägelser från korta glimtar av användarsökning aktivitet med hjälp av statistiska inlärningsmodeller REF.
Learning to Disambiguate Search Queries from Short Sessions
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}