导读:本文包含了语义意图论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:信息检索,语义意图,自然语言处理,结构化SVM
语义意图论文文献综述
徐娟[1]（2014）在《面向地图搜索领域的自然语言句子査询语义意图理解方法研究》一文中研究指出本文主要研究面向地图搜索领域的自然语言句子查询语义意图理解问题。查询语义意图理解对搜索引擎及自动问答系统的进一步发展和完善十分重要。随着语音搜索和智能搜索的发展,出现了越来越多的面向自然语言句子的查询。现有的查询意图理解研究对象大多是基于关键词的查询输入,没有考虑到面向自然语言句子查询背后的复杂信息需求,同时忽略了此类查询中不同成分间存在的依赖关系和结构。所以已有的查询语义意图理解方法不太适用于面向自然语言句子的查询。本文主要通过两部分的研究来探索面向地图搜索领域的自然语言句子查询语义意图理解问题：面向文本的中文地址规范化任务和面向自然语言句子查询的语义意图理解。由于地图搜索领域的自然语言句子查询中包含多种不同查询成分,如何正确识别出这些成分和其中的地址元素是理解面向地图搜索领域的自然语言句子查询语义意图的必要因素。然而中文地址元素识别面临着完整性、多样性、歧义性等多重困难,且上述地址查询通常隐含由地址语义元素组成的语义模式。因此本文首先提出面向文本的中文地址规范化任务,它能识别出该类地址查询中的不同成分及地址元素。实验表明本文的方法较传统的标注方法取得了更好的准确率。在上述中文地址规范化研究基础上,本文接着提出了一种面向地图搜索领域的自然语言句子查询语义意图理解方法。首先引入了层次化的树状结构来形式化的表示自然语言句子查询的语义意图,其包含有不同的查询成分知识且有查询成分间存在的依赖和关系。其次提出了一种基于结构化SVM的查询语义意图表示自动化学习算法。该算法可以根据查询语义意图表示的内部结构来生成相应的特征函数,从而使得该方法较传统的结构化解析方法可以采集更多的特征帮助模型训练学习。实验表明本文的方法较经典的方法获得的更好的结果。(本文来源于《复旦大学》期刊2014-04-08）
舒平芬[2]（2007）在《个性化搜索中用户语义意图自动识别技术研究》一文中研究指出目前大部分搜索引擎采用关键词匹配技术,即相同的查询关键词将返回相同的查询结果。而实际上,对于同一个查询词,不同的用户其查询意图可能不同,同一个用户在不同时期其查询意图也可能不同。个性化搜索技术正是为解决这一问题应运而生的,旨在为用户不同的信息需求提供个性化的搜索结果。查询词多义性问题的研究是实现个性化搜索的有效途径之一。查询词的多义性降低了搜索结果的准确率。为解决这一问题,本文提出对用户提交的具有多义的查询词进行用户语义意图自动识别的思想。用户的语义意图是指用户想表达的该查询词在当前会话中的真实语义,而基于Web环境的语义消歧是识别用户语义意图的关键技术之一。本文重点研究基于上下文的查询消歧和无上下文查询中的语义消歧问题,并讨论了基于用户语义意图的查询扩展技术。无上下文查询中的语义消歧是本文的一个创新点。针对现有的查询消歧方法不能解决单个多义查询词的消歧问题,本文提出一种新颖的解决方案——基于隐含上下文的查询消歧方法ICBWSD。该方法通过记录相邻的前一次查询和当前查询中用户点击的文档信息来获取查询词的隐含上下文,再应用基于上下文的消歧方法对目标词进行消歧。实验证明了ICBWSD方法的可行性和推断用户查询意图的乐观前景。(本文来源于《东北大学》期刊2007-12-30）
语义意图论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前大部分搜索引擎采用关键词匹配技术,即相同的查询关键词将返回相同的查询结果。而实际上,对于同一个查询词,不同的用户其查询意图可能不同,同一个用户在不同时期其查询意图也可能不同。个性化搜索技术正是为解决这一问题应运而生的,旨在为用户不同的信息需求提供个性化的搜索结果。查询词多义性问题的研究是实现个性化搜索的有效途径之一。查询词的多义性降低了搜索结果的准确率。为解决这一问题,本文提出对用户提交的具有多义的查询词进行用户语义意图自动识别的思想。用户的语义意图是指用户想表达的该查询词在当前会话中的真实语义,而基于Web环境的语义消歧是识别用户语义意图的关键技术之一。本文重点研究基于上下文的查询消歧和无上下文查询中的语义消歧问题,并讨论了基于用户语义意图的查询扩展技术。无上下文查询中的语义消歧是本文的一个创新点。针对现有的查询消歧方法不能解决单个多义查询词的消歧问题,本文提出一种新颖的解决方案——基于隐含上下文的查询消歧方法ICBWSD。该方法通过记录相邻的前一次查询和当前查询中用户点击的文档信息来获取查询词的隐含上下文,再应用基于上下文的消歧方法对目标词进行消歧。实验证明了ICBWSD方法的可行性和推断用户查询意图的乐观前景。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
语义意图论文参考文献
[1].徐娟.面向地图搜索领域的自然语言句子査询语义意图理解方法研究[D].复旦大学.2014
[2].舒平芬.个性化搜索中用户语义意图自动识别技术研究[D].东北大学.2007