[论文解读] Semantic Information Retrieval Using Ontology In University Domain

Swathi Rajasurya, Tamizhamudhu Muralidharan+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 24, 2012

Semantic Web and Ontologies参考文献 2被引用 11

一句话总结

本文提出SIEU，一种用于大学领域的语义信息检索系统，通过基于本体的知识表示来提升检索相关性，超越关键词匹配。通过分析查询的句法和语义，应用关键词扩展，并使用自定义算法重新排序结果，SIEU相较于传统搜索引擎（如Google）显著提高了检索准确性。

ABSTRACT

Today's conventional search engines hardly do provide the essential content relevant to the user's search query. This is because the context and semantics of the request made by the user is not analyzed to the full extent. So here the need for a semantic web search arises. SWS is upcoming in the area of web search which combines Natural Language Processing and Artificial Intelligence. The objective of the work done here is to design, develop and implement a semantic search engine- SIEU(Semantic Information Extraction in University Domain) confined to the university domain. SIEU uses ontology as a knowledge base for the information retrieval process. It is not just a mere keyword search. It is one layer above what Google or any other search engines retrieve by analyzing just the keywords. Here the query is analyzed both syntactically and semantically. The developed system retrieves the web results more relevant to the user query through keyword expansion. The results obtained here will be accurate enough to satisfy the request made by the user. The level of accuracy will be enhanced since the query is analyzed semantically. The system will be of great use to the developers and researchers who work on web. The Google results are re-ranked and optimized for providing the relevant links. For ranking an algorithm has been applied which fetches more apt results for the user query.

研究动机与目标

• 解决传统基于关键词的搜索引擎在检索与大学相关查询的语义相关结果方面的局限性。
• 设计并实现一个针对大学环境定制的领域特定语义搜索引擎（SIEU）。
• 利用本体作为结构化知识库，以实现对用户查询的深层语义理解。
• 通过语义查询分析、关键词扩展和智能重新排序，提高结果的相关性。
• 为研究人员和开发者提供一种更准确、更具上下文感知的信息检索解决方案，以应对学术内容检索。

提出的方法

• 该系统采用本体作为核心知识库，以表示大学领域中的特定概念及其关系。
• 对查询进行句法和语义分析，以提取超越表面关键词的语义信息。
• 利用本体派生的同义词和相关术语实施关键词扩展，以扩大并优化搜索范围。
• 实现一种重新排序算法，根据语义相关性而非关键词频率来优先排序结果。
• 系统处理网络内容并将其映射到本体，以在检索过程中实现语义匹配。
• 使用语义模型对标准搜索引擎（如Google）的结果进行重新排序，以提高精度。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于本体的知识表示在多大程度上能提升大学领域检索结果的相关性？
• RQ2 语义查询分析在学术环境中相较于传统基于关键词的检索，其优越性体现在何处？
• RQ3 利用本体关系进行关键词扩展，能否提升信息检索的召回率和精确率？
• RQ4 与默认搜索引擎排序相比，自定义重新排序算法在提升结果相关性方面的有效性如何？
• RQ5 语义理解对领域特定学术搜索中的用户满意度有何影响？

主要发现

• SIEU系统通过分析用户查询的句法和语义，显著提高了检索准确性。
• 利用本体派生术语进行关键词扩展，提高了检索到语境相关文档的可能性。
• 重新排序算法成功优先排列了与用户意图更语义一致的结果。
• 通过利用结构化的领域知识，该系统在精确度上优于传统搜索引擎。
• 本体的使用使系统能够理解超越字面关键词匹配的复杂学术查询。
• 结果表明，使用本体的语义搜索是学术信息检索的一种可行且有效的方法。