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J-GLOBAL ID：201302210756648704   整理番号：13A1474088

検索エンジンクエリログにおける「N+V」構造と「N_1++N_2+V」構造の語句の自動識別

Automatic Identification of Phrase of ′′N+V′′ Structure and ′′N_1+N_2+ V′′ Structure in Search Engine Query Logs

著者 (4件)： Zhao Honggai (Chinese Information Processing Res. Center, Beijing Information Sci. and Technol. Univ., Beijing) ,  Lv Xueqiang (Chinese Information Processing Res. Center, Beijing Information Sci. and Technol. Univ., Beijing) ,  Shi Shuicai (Chinese Information Processing Res. Center, Beijing Information Sci. and Technol. Univ., Beijing) ,  Zheng Li (Chinese Information Processing Res. Center, Beijing Information Sci. and Technol. Univ., Beijing)
資料名： Zhongwen Xinxi Xuebao  (Zhongwen Xinxi Xuebao)
巻： 26  号： 5  ページ： 20-25  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2296A  ISSN： 1003-0077  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クエリログにおける語句の正確な同定は,検索性能向上のために,そして性能向上において,検索エンジン配向の語句辞書の構築において重要な役割を果たす。本論文は,「N+V」構造の語句および検索エンジンクエリログ,すなわちSogouログにおける「N_1+N_2+V」構造の語句の同定に関する条件付確率場を採用する。本モデルに関する特性は,単語タイプ,品詞特性,および語長特性からなる。これらの年次設計候補特性集合間で,効果的特性を選択し,最終条件付きランダム場を構築する。クローズドテストとオープンテストの実験結果により,本手法が2つのタイプの語句をよく同定できることが分かる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 検索エンジン ,  *パターン認識 ,  確率モデル ,  特徴抽出 ,  場 ,  検索効率 ,  改良
準シソーラス用語： *自動識別 ,  条件つき確率場 ,  ランダム場 ,  検索性能 ,  性能向上 ,  実験結果

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 検索 ,  語句 ,  自動識別