用于目标提取的可能性相关反馈与语义网络

相关反馈是一种允许用户通过添加进一步信息来修改其原始查询公式，从而交互式地表达其信息需求的技术。这些信息是通过明确确认系统提取的某些指示对象和/或目标的相关性来提供的。显然，在提取出一些对象和/或目标之前，用户无法将其标记为相关，因此首次搜索必须由查询发起，且初始查询规范必须足够好，以便从语义网络中挑选出一些相关的对象和/或目标。在本文中，我们对模糊与语义方法在知识提取中的应用进行了简要综述。此类方法的目标是定义灵活的知识提取系统，以处理提取过程固有的模糊性与不确定性。长期以来，人们一直认识到交互性能够提高知识提取系统的有效性。新手用户的查询是最自然和交互式的通信媒介，且识别领域的最新进展使得构建与用户交互的系统成为可能。然而，考虑到提交给知识提取系统的典型新手用户查询，很容易想象，新手用户查询中的目标识别错误对系统有效性的破坏必定是极其严重的。本文报告的实验工作表明，在用于新手用户查询处理的经典知识提取技术中，使用可能性理论比使用概率理论更具鲁棒性。此外，可能性相关反馈与概率相关反馈均可有效用于提高新手用户查询处理的有效性。