4、知识关联上下文查询处理与基于基准学习的优化方法

知识关联上下文查询处理与基于基准学习的优化方法

知识关联上下文查询处理

在信息检索领域，查询处理是获取信息的关键入口。传统基于上下文的查询处理方法在灵活性和明确性方面存在不足，无法全面满足语义和灵活性的需求。为解决这些问题，提出了一种系统的基于上下文的查询处理方法。

1. 查询处理框架
   • 核心基础 ：该查询处理方法基于知识关联和上下文。知识关联是特定领域的全局知识网络，上下文则是与特定知识应用相关的局部知识。
   • 处理流程 ：
     • 查询分析 ：对用户的查询输入进行分析，识别查询中的术语，如概念等命名实体。查询关键词以多个词空间的形式表示，包含词汇表中的可能理解。
     • 查询结构化 ：根据知识关联识别实体并构建查询，将用户输入转换为与知识关联中的知识描述一致的初始语义结构化查询。
     • 上下文构建 ：为特定查询动态构建上下文，将查询实体表示为核心实体，并确定基于上下文的查询处理的知识范围。
     • 查询优化 ：构建子查询，对其进行排序并生成标准查询。通过上下文推理确定查询对象和条件，同时考虑检索的精度和召回率。
     • 查询执行 ：查询引擎执行生成的查询指令，检索并返回结果。