专利查询扩展的词向量方法研究

来源：计算机科学与探索杂志2018年第6期北京时间：

作者：许侃，林原，曲忱，徐博，林鸿飞

单位：1. 大连理工大学 计算机科学与技术学院，大连 1160242. 大连理工大学 科学学与科技管理研究所，大连 116024

摘要：查询扩展技术被广泛地应用于信息检索系统中。为提高专利检索的结果，采用查询扩展方法进行优化，利用相关专利文本训练词向量，并选择与原始查询相似度高的候选词作为查询扩展词，加入原始查询中。提出4种方法运用词向量获取查询扩展词，并提出两种方法进行扩展词相关性排序，改进已有的查询扩展词选择方法。在TREC数据集上的实验显示，将词向量模型进行扩展词选择的方法与传统的TF-IDF扩展词选择方法相融合，可以有效提高查询扩展模型的性能，对于理解用户的查询意图有着很好的促进作用。

关键词：信息检索,查询扩展,排序学习,专利检索