Exploiting entities for query expansion - Wladmir Cardoso Brandao (2019)
Uma fração substancial de consultas submetidas às máquinas de busca na web fazem referência a entidades, como pessoas, organizações e locais. No presente trabalho, nós propomos abordagens orientadas a entidade para expansão de consulta que exploram aspectos semânticos em bases de conhecimento para derivar evidências discriminativas de termos e técnicas de aprendizagem de máquina, com o intuito de combinar de maneira efetiva as evidências a fim de se obter um ranking de termos candidatos para expansão. Particularmente, nossa abordagem supervisionada (UQEE) utiliza-se de evidências derivadas da estrutura semântica implícita em templates de infoboxes em artigos da Wikipedia, enquanto nossa abordagem de aprendizagem para ranking (L2EE) considera evidências semânticas derivadas do conteúdo de campos de artigos da Wikipedia para automaticamente rotular exemplos de treino proporcionalmente à efetividade observada na recuperação. Além disso, nós propomos uma abordagem auto-supervisionada para geração automática de infoboxes para artigos da Wikipedia (WAVE). Experimentos comprovam a efetividade de nossas abordagens, com ganhos significativos comparados às abordagens estado-da-arte em pseudo-relevance feedback (PRF) e PRF baseados em entidades.