Просмотреть запись

Unsupervised query segmentation using click data and dictionaries information

Электронный научный архив УРФУ

Информация об архиве | Просмотр оригинала
 
 
Поле Значение
 
Заглавие Unsupervised query segmentation using click data and dictionaries information
 
Автор Kiseleva, J.
 
Тематика QUERY SEGMENTATION
ATTRIBUTE EXTRACTION
STRUCTURED QUERIES
 
Описание 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.
 
Дата 2010-11-09T06:58:13Z
2010-11-09T06:58:13Z
2010
 
Тип Article
Journal article (info:eu-repo/semantics/article)
Published version (info:eu-repo/semantics/publishedVersion)
 
Идентификатор 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.
978-5-9273-1728-8
http://elar.urfu.ru/handle/10995/3055
 
Язык ru
 
Связанные ресурсы IV Российская летняя школа по информационному поиску RuSSIR’2010, 13-18 сентября 2010 г. : труды Четвертой Российской конференции молодых ученых по информационному поиску
 
Формат 207413 bytes
application/pdf
 
Издатель Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета