Intent-aware semantic query annotation

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Rafael Glater da Cruz Machado
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; Brasil; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação; UFMG
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de ranqueamento; Recuperação da informação; Aprendizado de representações; Busca semântica; Anotação semântica em consultas; Recuperação de informação
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/30489

O entendimento de uma consulta é uma tarefa desafiadora, principalmente devido à ambigüidade inerente da linguagem natural. Uma estratégia comum para melhorar a compreensão das consultas em linguagem natural é anotá-las com informações semânticas extraídas de uma base de conhecimento. No entanto, consultas com diferentes intenções podem se beneficiar de diferentes estratégias de anotação. Por exemplo, algumas consultas podem ser efetivamente anotadas com uma única entidade ou um atributo de entidade, outras podem ser melhor representadas por uma lista de entidades de um único tipo ou por entidades de vários tipos distintos, e outras podem ser simplesmente ambíguas. Nesta dissertação, propomos um framework para aprendizagem de anotações semânticas em consultas de acordo com a intenção existente em cada uma. Experimentos minuciosos em um benchmark publicamente disponível mostram que a abordagem proposta pode melhorar significativamente quando comparadas às abordagens agnósticas baseadas em campos aleatórios de Markov e de aprendizado de ranqueamento. Nossos resultados demonstram ainda, de forma consistente, a eficácia de nossa abordagem para consultas de várias intenções, comprimentos e níveis de dificuldade, bem como sua robustez ao ruído na detecção de intenção.