专家发现是实体检索领域的一个研究热点,针对经典专家发现模型存在索引术语独立性假设与检索性能低的缺陷,提出一种基于贝叶斯网络模型的专家发现方法。该方法模型采用四层网络结构,能够实现图形化的概率推理,同时运用词向量技术能够实现查询术语的语义扩展。实验结果显示该模型在多个评价指标上均优于经典专家发现模型,能够有效实现查询术语语义扩展,提高专家检索性能。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
