Terimlerin birlikte görünme tabanlı anlamsal ilişkilerini kullanan yeni bir sorgu genişletme yaklaşımı

Bu tezde, terimlerin anlamsal bilgilerini elde etmek için kelimelerin birlikte görünme bilgilerini kullanan yeni bir anlamsal tabanlı sorgu genişletme yaklaşımı öneriyoruz. Bunu yapmak için, ilk olarak büyük bir İngilizce külliyat kullanarak kelime-bağlam matrisi oluşturduk. Daha sonra boyutluluğu düşürmek için matris üzerinde Tekil Değer Ayrışımı uyguladık. Anlamsal ilişkileri TOEFL anlamdaş sözcükler testi üzerinde doğruladık. Bizim sorgu genişletme yaklaşımımız, bu anlamsal ilişkileri, literatürde Bose-Einstein ve Kullback-Leibler isimleriyle bilinen sorgu genişletme yöntemlerini geliştirmek için kullanıyor. Yaklaşımımızı 400 binden fazla dokümandan ve 72 sorgudan oluşan bir Türkçe bilgi erişimi test yatağı olan Milliyet koleksiyonu üzerinde ölçtük. Deneyler gösteriyor ki, yaklaşımımız, MAP, r-precision ve recall gibi temel bilgi erişimi performans ölçütleri yönünden var olan bütün sorgu genişletme metodlarını açıkça iyileştiriyor.