کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10281746 | 501792 | 2014 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A personalized query expansion approach for engineering document retrieval
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد گسترش پرس و جو شخصی برای بازیابی سند مهندسی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
گسترش پرس و جو، جستجوی شخصی جستجو معنایی، هستی شناسی دامنه، سند مهندسی،
ترجمه چکیده
مهندسان اسناد مهندسی را با اصطلاحات خودشان ایجاد می کنند و می خواهند در طول فرایند توسعه محصول سریع و دقیق اسناد مهندسی موجود را جستجو کنند. به دلیل سهولت استفاده از روش های جستجو بر اساس کلمات کلیدی، به دلیل ابهام معنایی اصطلاحات در اسناد مهندسی و نمایش داده شده، دقت جستجو آنها اغلب مشکل ساز است. ابهام معنایی را می توان با استفاده از هستی شناسی دامنه کاهش داد. همچنین، اگر پرس وجوها برای انطباق نیازهای اطلاعات شخصی مهندس گسترش داده شوند، دقت نتایج جستجو بهبود می یابد. بنابراین، ما چارچوبی را برای جستجوی اسناد مهندسی با ابهام معنایی کمتری و تمرکز بیشتر بر نیازهای اطلاعات شخصی هر مهندس پیشنهاد می کنیم. چارچوب شامل چهار فرآیند است: (1) توسعه هستی شناسی حوزه، (2) اسناد مهندسی نمایه سازی، (3) یادگیری پروفایل کاربر، و (4) انجام تکامل پرس و جو شخصی و بازیابی. هستی شناسی دامنه بر اساس اطلاعات ساختار محصول و اسناد مهندسی توسعه یافته است. با استفاده از هستی شناسی دامنه، اصطلاحات در اسناد، بی تفاوتی و نمایه می شوند. همچنین یک نمایه کاربر از هستی شناسی دامنه تولید می شود. با یادگیری مشخصات کاربری، منافع کاربر از اسناد مربوطه گرفته می شود. در طی یک فرایند توسعه پرس و جو شخصی، پروفایل کاربری آموخته شده به منافع کاربر منعکس شده است. همزمان، هدف جستجوی کاربر، که به طور ضمنی از زمینه کار کاربر تعریف شده است، نیز در نظر گرفته شده است. برای بازیابی اسناد مربوطه، یک پرس و جو گسترش یافته که در آن منافع و مفاهیم هر کاربر منعکس شده است، در برابر جمع آوری سند مطابقت دارد. نتایج تجربی نشان می دهد که رویکرد پیشنهادی می تواند بطور قابل ملاحظه ای از رویکرد مبتنی بر کلمه کلیدی و روش گسترش موجود پرس و جو در بازیابی اسناد مهندسی بهتر باشد. بازتاب اطلاعات دقیق نیاز به اطلاعات دقیقا مشخص شده است که مهمترین عامل اصلی این بهبود چشمگیر است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Engineers create engineering documents with their own terminologies, and want to search existing engineering documents quickly and accurately during a product development process. Keyword-based search methods have been widely used due to their ease of use, but their search accuracy has been often problematic because of the semantic ambiguity of terminologies in engineering documents and queries. The semantic ambiguity can be alleviated by using a domain ontology. Also, if queries are expanded to incorporate the engineer's personalized information needs, the accuracy of the search result would be improved. Therefore, we propose a framework to search engineering documents with less semantic ambiguity and more focus on each engineer's personalized information needs. The framework includes four processes: (1) developing a domain ontology, (2) indexing engineering documents, (3) learning user profiles, and (4) performing personalized query expansion and retrieval. A domain ontology is developed based on product structure information and engineering documents. Using the domain ontology, terminologies in documents are disambiguated and indexed. Also, a user profile is generated from the domain ontology. By user profile learning, user's interests are captured from the relevant documents. During a personalized query expansion process, the learned user profile is used to reflect user's interests. Simultaneously, user's searching intent, which is implicitly inferred from the user's task context, is also considered. To retrieve relevant documents, an expanded query in which both user's interests and intents are reflected is then matched against the document collection. The experimental results show that the proposed approach can substantially outperform both the keyword-based approach and the existing query expansion method in retrieving engineering documents. Reflecting a user's information needs precisely has been identified to be the most important factor underlying this notable improvement.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Advanced Engineering Informatics - Volume 28, Issue 4, October 2014, Pages 344-359
Journal: Advanced Engineering Informatics - Volume 28, Issue 4, October 2014, Pages 344-359
نویسندگان
Gyeong June Hahm, Mun Yong Yi, Jae Hyun Lee, Hyo Won Suh,