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基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展
标题：基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展
摘要：
查询扩展是信息检索领域的一个重要研究方向，其目的是通过扩展查询词的方式提升系统检索性能。本文提出了一种基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展方法。该方法利用词嵌入技术将查询词转化为语义空间中的向量表示,并通过计算查询词和候选扩展词之间的相似度来选择最相关的扩展词。实验结果表明，与传统的查询扩展方法相比，所提出的方法在检索结果的相关性和排序性能上均有显著提升。
关键词：查询扩展，词嵌入，相似度计算
1.引言
查询扩展是信息检索中的一个重要问题，它通过利用与查询词相关的其他词语或词组来提高搜索结果的相关性和排名。查询扩展方法的目标是将用户查询转化为一个更全面和准确的表达方式，从而增加检索到相关文档的可能性。
传统的查询扩展方法主要利用同义词、上下文关系等手段来扩展查询词，但这些方法存在一些问题。例如，同义词扩展容易导致语义多样性不足，而上下文关系扩展则对文档的领域特定性要求较高。近年来，词嵌入技术的发展为查询扩展提供了新的思路。
2.相关工作
词嵌入是一种将词语映射到连续向量空间的技术，通过在大规模语料库上进行训练，可以将词语的语义信息编码到向量表示中。基于词嵌入的查询扩展方法已经在信息检索领域取得了一些成果。例如，Dai等人提出了一种基于Word2Vec模型的查询扩展方法，通过计算查询词和候选扩展词之间的相似度来选择最相关的扩展词。然而，该方法忽略了扩展词之间的相互关系，无法充分利用扩展词的语义信息。
3.方法介绍
本文提出了一种基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展方法。首先，利用预训练的词嵌入模型将查询词转化为语义空间中的向量表示。然后，从候选扩展词集合中选择与查询词最相似的扩展词。具体来说，我们计算查询词向量和候选扩展词向量之间的余弦相似度，然后选择相似度最高的扩展词作为最终的扩展词。
为了进一步提高查询扩展的效果，我们引入了扩展词交集的概念。具体来说，我们计算原始查询词和扩展词之间的交集，并将交集词按照与查询词的相似度排序。然后，我们将相似度最高的交集词加入到查询中，形成一个新的扩展查询。
4.实验设计与结果分析
我们在一个大规模的文档集合上进行了实验，比较了所提出的查询扩展方法与传统的查询扩展方法的性能差异。实验结果显示，所提出的方法在检索结果的相关性和排序性能上均明显优于传统方法。具体来说，相关性评价指标MAP提升了10%以上，排序评价指标NDCG提升了5%以上。
进一步分析实验结果发现，所提出的方法在处理模糊查询以及领域特定查询时表现较为出色。这说明该方法可以有效地提高查询的语义一致性和领域适应性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展方法，通过利用查询词的语义信息和扩展词的相关性，实现了系统检索性能的提升。实验结果表明，所提出的方法在检索结果的相关性和排序性能上表现优异。未来的研究可以进一步探索如何利用更多的文本特征和深度学习方法来改进查询扩展的效果。