Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10995/3055
Title: Unsupervised query segmentation using click data and dictionaries information
Authors: Kiseleva, J.
Issue Date: 2010
Publisher: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета
Citation: 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.
Abstract: 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.
Keywords: QUERY SEGMENTATION
ATTRIBUTE EXTRACTION
STRUCTURED QUERIES
URI: http://hdl.handle.net/10995/3055
http://elar.urfu.ru/handle/10995/3055
Conference name: IV Russian Summer School in Information Retrieval (RuSSIR’2010)
IV Российская летняя школа по информационному поиску (RuSSIR’2010)
Conference date: 13.09.2010-18.09.2010
ISBN: 978-5-9273-1728-8
Origin: IV Российская летняя школа по информационному поиску RuSSIR’2010, 13-18 сентября 2010 г. : труды Четвертой Российской конференции молодых ученых по информационному поиску
Appears in Collections:Информационный поиск

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
russir-2010-01.pdf202,55 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.