Umumlashtirilgan vektor makon modeli - Generalized vector space model

The Umumlashtirilgan vektor makon modeli ning umumlashtirilishi vektor kosmik modeli ichida ishlatilgan ma'lumot olish. Vong va boshq.^[1] juftlik ortogonalligi taxmin qilgan muammolar tahlili taqdim etildi vektor kosmik modeli (VSM) yaratadi. Bu erdan ular VSMni umumlashgan vektor makon modeliga (GVSM) kengaytirdilar.

Ta'riflar

GVSM terminali korrelyatsiyaga atamani kiritadi, bu juftlik ortogonalligi taxminini bekor qiladi. Aniqrog'i, omil har bir atama vektori bo'lgan yangi maydonni ko'rib chiqdi t_men ning chiziqli birikmasi sifatida ifodalangan 2ⁿ vektorlar m_r qayerda r = 1 ... 2ⁿ.

Hujjat uchun d_k va so'rov q o'xshashlik funktsiyasi endi quyidagicha bo'ladi:

{ displaystyle sim (d_ {k}, q) = { frac { sum _ {j = 1} ^ {n} sum _ {i = 1} ^ {n} w_ {i, k} * w_ { j, q} * t_ {i} cdot t_ {j}} {{ sqrt { sum _ {i = 1} ^ {n} w_ {i, k} ^ {2}}} * { sqrt { sum _ {i = 1} ^ {n} w_ {i, q} ^ {2}}}}}}

qayerda t_men va t_j endi a vektorlari 2ⁿ o'lchovli bo'shliq.

Muddatli korrelyatsiya ${ displaystyle t_ {i} cdot t_ {j}}$ bir necha usulda amalga oshirilishi mumkin. Masalan, Vong va boshq. avtomatik indekslash natijasida olingan chastota matritsasi atamasini ularning algoritmiga kirish sifatida ishlatadi. Vujudga kelish va chiqish atamasi har qanday juft indeks atamalari o'rtasidagi o'zaro bog'liqlik atamasidir.

GVSM bo'yicha semantik ma'lumotlar

Qidiruv modelga terminlarni qo'shish uchun kamida ikkita asosiy yo'nalish mavjud, aniq so'z birikmasidan tashqari:

atamalar orasidagi semantik korrelyatsiyalarni hisoblash
yirik korporatsiyalar tomonidan chastotalarning birgalikda sodir bo'lish statistikasini hisoblash

Yaqinda Tsatsaronis^[2] birinchi yondashuvga e'tibor qaratdi.

Ular semantik yaqinlikni o'lchaydilar (SR) tezaurus yordamida (O) kabi WordNet. Bu ixchamlik bilan olingan yo'l uzunligini hisobga oladi (SCM) va semantik yo'lni ishlab chiqish yo'li bilan olingan yo'l chuqurligi (SPEUlar taxmin qilishadi ${ displaystyle t_ {i} cdot t_ {j}}$ ichki mahsulot:

${ displaystyle t_ {i} cdot t_ {j} = SR ((t_ {i}, t_ {j}), (s_ {i}, s_ {j}), O)}$

qayerda s_men va s_j atamalarning hissiyotidir t_men va t_j navbati bilan, maksimal darajaga ko'tarish ${ displaystyle SCM cdot SPE}$ .

Birinchi yondashuv asosida Waitelonis va boshqalar. al.^[3] dan semantik yaqinlikni hisobladilar Bog'langan ochiq ma'lumotlar resurslar, shu jumladan DBpediya shuningdek YAGO taksonomiyasi.Ushbu bilan ular hujjatlar va so'rovlarda semantik sub'ektlar o'rtasidagi taksonomik aloqalardan foydalanadilar nomlangan shaxsni bog'lash.

Adabiyotlar

^ Vong, S. K. M.; Ziarko, Voytsex; Vong, Patrik C. N. (1985-06-05), "Axborot olishda umumiy vektor bo'shliqlari modeli", Axborot olishda tadqiqotlar va ishlanmalar bo'yicha 8-yillik ACM SIGIR xalqaro konferentsiyasi materiallari - SIGIR '85, SIGIR ACM, 18-25 betlar, doi:10.1145/253495.253506, ISBN 0897911598
^ Tsatsaronis, Jorj; Panagiotopouu, Viki (2009-04-02), Semantik yaqinlik asosida matnni qidirish uchun umumiy vektor makon modeli (PDF), EACL ACM
^ Vaitelonis, Yorg; Exeler, Klaudiya; Sack, Harald (2015-09-11), Bog'langan ma'lumotlar hujjatlarni qidirishni yaxshilash uchun Umumlashtirilgan vektor makon modelini yoqdi (PDF), ISWC 2015, CEUR-WS 1581

[wong-1] Vong, S. K. M.; Ziarko, Voytsex; Vong, Patrik C. N. (1985-06-05), "Axborot olishda umumiy vektor bo'shliqlari modeli", Axborot olishda tadqiqotlar va ishlanmalar bo'yicha 8-yillik ACM SIGIR xalqaro konferentsiyasi materiallari - SIGIR '85, SIGIR ACM, 18-25 betlar, doi:10.1145/253495.253506, ISBN 0897911598

[2] Tsatsaronis, Jorj; Panagiotopouu, Viki (2009-04-02), Semantik yaqinlik asosida matnni qidirish uchun umumiy vektor makon modeli (PDF), EACL ACM

[3] Vaitelonis, Yorg; Exeler, Klaudiya; Sack, Harald (2015-09-11), Bog'langan ma'lumotlar hujjatlarni qidirishni yaxshilash uchun Umumlashtirilgan vektor makon modelini yoqdi (PDF), ISWC 2015, CEUR-WS 1581

[1]

[2]

[3]