摘要
网络日志中存在大量的命名实体类查询,而其中人名查询占到近半的比例。提出运用网络查询日志和维基百科知识构建人名知识库,并应用于查询分类。通过抽取查询日志中的人名实体,并结合百科知识充实实体属性知识,形成包含属性知识的人名知识库。根据高质量的属性模板和统计分类方法对查询中的人名进行分类,在查询推荐中依据不同人物分类知识库进行分类推荐。实验结果表明该知识库对查询串中的人名实体能进行有效分类。
There are many name entity queries in the Web logs, and person name queries are more than half of these queries. This paper uses Web logs and Wikipedia information to construct the person name knowledge base for the query recommendation. Firstly the person name entities are mined from Web logs and the attributes of these entities are com- bined by extracting from Wikipedia. With the help of the person name knowledge, the person names in the user queries are classified by the attribute patterns and statistic methods. Then related attribute knowledge is used to recommend the user Intents. The results show that the person name knowledge can be used effectively in the query classification.
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2013年第9期82-87,共6页
New Technology of Library and Information Service
基金
国家社会科学基金项目"基于网络日志的知识地图构建及其应用研究"(项目编号:11CTQ036)
国家自然科学基金项目"面向维基百科的多粒度一体化信息抽取方法研究"(项目编号:61103112)
教育部人文社会科学基金项目"属性知识在复合结构语义分析中的应用研究"(项目编号:10YJC740132)的研究成果之一
关键词
属性挖掘
查询分类
信息检索
Attribute mining Query classification Information retrieval
