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《第四届全国学生计算语言学研讨会会议论文集》2008年
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机器学习的查询扩展在博客检索中的应用

王秉卿  张奇  吴立德  黄萱菁  
【摘要】:本文介绍一种新的查询扩展方法。该方法将查询扩展工作纳入机器学习的框架下,首先伪反馈将生成原始查询项的候选扩展词集合,然后一个支持向量机将对这些候选词进行排序,形成一个优化的查询项,以此来提高最终检索结果的性能。由于此类方法所需的训练数据较难获得,文中还介绍了一种新的自动生成训练数据方法。本方法的优点在于通过对训练语料的学习,能够对候选扩展词作出更合理的选择。通过在TREC的BLOG TRACK的观点检索任务的检验,此方法取得了良好的结果。
【作者单位】:复旦大学计算机科学与工程系
【分类号】:TP391.3;TP181

【共引文献】
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1 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
2 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
3 刘婷婷;;基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[J];安徽农业科学;2011年28期
4 高闯;王立东;周世宇;;基于支持矢量机的宫颈细胞分类[J];辽宁科技大学学报;2009年03期
5 汪廷华;田盛丰;黄厚宽;廖年冬;;样本属性重要度的支持向量机方法[J];北京交通大学学报;2007年05期
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7 胡淑燕;郑钢铁;;应用支持向量机的眼睑参数疲劳预测[J];北京航空航天大学学报;2009年08期
8 王自强;段爱玲;张德贤;;基于自适应核函数的支持向量数据描述算法[J];北京化工大学学报(自然科学版);2008年02期
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10 郭辉;刘贺平;王玲;;基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘[J];北京科技大学学报;2006年08期
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7 宋国明;基于提升小波及SVM优化的模拟电路智能故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2010年
8 刘建明;古代壁画图像保护与智能修复技术研究[D];浙江大学;2010年
9 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
10 李卓;图像信息隐藏与隐写分析算法的研究[D];浙江大学;2010年
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5 刘松;基于OCSVM和主动学习的DDOS攻击分布式检测系统[D];郑州大学;2010年
6 方宇;小波支持向量机在交通流预测中的应用研究[D];大连理工大学;2010年
7 梁怀志;基于嵌入式的车型分类系统的设计与实现[D];大连理工大学;2010年
8 李林;基于可靠性的TBM刀盘轻量化设计[D];大连理工大学;2010年
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7 王秉卿;张奇;吴立德;黄萱菁;;机器学习的查询扩展在博客检索中的应用[A];第四届全国学生计算语言学研讨会会议论文集[C];2008年
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