[论文解读] Ontology Based Query Expansion Using Word Sense Disambiguation
本文提出了一种基于语义的查询扩展方法，利用词义消歧（WSD）、WordNet 和领域特定本体论来提高信息检索的精确率和召回率。通过识别查询术语的正确词义，并利用本体论和WordNet中的语义关系，该方法增强了上下文感知的检索，显著提升了相对于传统基于关键词方法的结果相关性。
The existing information retrieval techniques do not consider the context of the keywords present in the user's queries. Therefore, the search engines sometimes do not provide sufficient information to the users. New methods based on the semantics of user keywords must be developed to search in the vast web space without incurring loss of information. The semantic based information retrieval techniques need to understand the meaning of the concepts in the user queries. This will improve the precision-recall of the search results. Therefore, this approach focuses on the concept based semantic information retrieval. This work is based on Word sense disambiguation, thesaurus WordNet and ontology of any domain for retrieving information in order to capture the context of particular concept(s) and discover semantic relationships between them.
研究动机与目标
- 解决传统信息检索系统忽略用户查询中语义上下文的局限性。
- 通过整合查询术语的语义理解来提高搜索的精确率和召回率。
- 开发一种基于词义消歧以及本体论和WordNet中语义关系的查询扩展技术。
- 使系统即使在关键词与查询术语不完全匹配的情况下，也能检索到语义相关的文档。
- 提供一种捕捉用户查询中概念关系的上下文感知信息检索框架。
提出的方法
- 该方法应用词义消歧（WSD）以确定用户查询中每个关键词的正确含义。
- 利用普林斯顿WordNet同义词词典，为每个消歧后的术语识别同义词和语义关系（例如，上位词、下位词）。
- 整合领域特定本体论，以扩展WordNet之外的语义关系，捕捉专业化的概念关联。
- 基于消歧后的词义，使用来自WordNet和领域本体论的语义相关术语对查询术语进行扩展。
- 使用扩展后的查询检索文档，通过上下文感知的扩展提高结果的相关性。
- 该方法将WSD与基于本体论的扩展相结合，确保仅添加语义上一致的术语到查询中。
实验结果
研究问题
- RQ1词义消歧在信息检索的查询扩展中如何提高准确性？
- RQ2WordNet和领域本体论中的语义关系在多大程度上提升了检索的精确率和召回率？
- RQ3将领域特定本体论与WSD和WordNet结合，是否能带来比基于关键词的方法更相关的文档检索结果？
- RQ4与传统方法相比，上下文感知查询扩展对结果相关性有何影响？
- RQ5从本体论和WordNet中推导出的语义关系如何促进有效的查询扩展？
主要发现
- 所提出的方法通过在查询扩展中引入语义上下文，显著提高了检索的精确率和召回率。
- 将领域特定本体论与WordNet和WSD结合，相比仅使用关键词，能带来更相关的文档检索结果。
- 词义消歧有效减少了用户查询中的歧义，使基于语义相关术语的准确扩展成为可能。
- 同时使用WordNet和领域本体论能够发现更丰富的语义关系，从而增强结果的相关性。
- 基于消歧概念的查询扩展在结果质量方面优于基线的基于关键词的检索方法。
- 该框架表明，利用语义资源进行上下文感知扩展，可实现更有效的信息检索。
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