Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/10995/3055
Название: Unsupervised query segmentation using click data and dictionaries information
Авторы: Kiseleva, J.
Дата публикации: 2010
Издатель: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета
Библиографическое описание: Kiseleva, J. Unsupervised query segmentation using click data and dictionaries information / J. Kiseleva // IV Российская летняя школа по информационному поиску RuSSIR’2010, 13-18 сентября 2010 г. : труды Четвертой Российской конференции молодых ученых по информационному поиску. — Воронеж : Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2010. — С. 6-13.
Аннотация: We describe results of experiments with an unsupervised framework for query segmentation, transforming keyword queries into structured queries. The resulting queries be used to more accurately search product databases, and potentially improve result presentation and query suggestion. The key to developing an accurate and scalable system for task is to train a query segmentation or attribute detection system over labeled data, which be acquired automatically from query and click-through logs. The main contribution of work is a improving method to automatically acquire such training data — resulting in significantly higher segmentation performance, compared to previously reported methods.
Ключевые слова: QUERY SEGMENTATION
ATTRIBUTE EXTRACTION
STRUCTURED QUERIES
URI: http://hdl.handle.net/10995/3055
http://elar.urfu.ru/handle/10995/3055
Источники: IV Российская летняя школа по информационному поиску RuSSIR’2010, 13-18 сентября 2010 г. : труды Четвертой Российской конференции молодых ученых по информационному поиску
Располагается в коллекциях:Информационный поиск

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
russir-2010-01.pdf202,55 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.