NEVĚŘILOVÁ, Zuzana a Matej KVAŠŠAY. Understanding Search Queries in Natural Language. In Horák, Aleš and Rychlý, Pavel and Rambousek, Adam. Proceedings of Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, RASLAN 2018. Brno: Tribun EU, 2018, s. 85-93. ISBN 978-80-263-1517-9.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Understanding Search Queries in Natural Language
Autoři NEVĚŘILOVÁ, Zuzana (203 Česká republika, garant, domácí) a Matej KVAŠŠAY (703 Slovensko).
Vydání Brno, Proceedings of Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, RASLAN 2018, od s. 85-93, 9 s. 2018.
Nakladatel Tribun EU
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/18:00109726
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-80-263-1517-9
ISSN 2336-4289
UT WoS 000612420300011
Klíčová slova česky search intent; search query parsing
Klíčová slova anglicky search intent; search query parsing
Změnil Změnil: Mgr. Michal Petr, učo 65024. Změněno: 16. 5. 2022 15:43.
Anotace
This work is part of a project aiming to provide one single search endpoint for all company data. We present a search query parser that takes a speech-to-text output, i.e. a sentence. The output is a structured representation of the search query from which a SPARQL query is generated. The SPARQL is then applied to an ontology with the company data. The parsing procedure consists of two steps. First, the search intent is detected, second, the query is parsed based on the search intent. For the intent classification, we use word embeddings with boosting of top 5 words, and support vector machines. For the parsing, we use semantic role labeling, named entity recognition, and external resources such as ConceptNet and DBPedia. The final parsing step is rule-based and related to the ontology structure. The intent classifier accuracy is 94%. In the subsequent manual evaluation,the resulting structures were complete and correct in 51% cases, in 34.57% of cases it was complete and correct but it also contained irrelevant information.
Návaznosti
EF16_013/0001781, projekt VaVNázev: LINDAT/CLARIN - Výzkumná infrastruktura pro jazykové technologie - rozšíření repozitáře a výpočetní kapacity
VytisknoutZobrazeno: 13. 5. 2024 09:17