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事件為基礎的複雜任務搜尋模型

 主要技術突破:傳統的搜尋引擎對於使用者輸入的查詢詞往往只視為一個簡單任務來進行處理,然而許多使用者生活上可能會遭遇到複雜任務,例如:「杜拜旅遊」此複雜任務包含至少幾個子任務目的,包括「訂購機票」、「預訂旅館」以及「查找地圖」。在本創新研究中,我們提出一個以主題-事件為基礎的複雜任務模型來處理上面所提到的問題。為了提升模型的效能,嘗試探勘多樣化的網路資源,包括:查詢紀錄、點擊頁面、社群問答服務、搜尋引擎結果頁面與微網誌。此外,我們也開發了一個以複雜任務為基礎的搜尋引擎,根據使用者隨意地輸入子任務需求,如杜拜機票或來”杜拜飯店”,可以提供涵蓋各種子任務的整合式搜尋結果來幫助使用者更輕鬆的完成複雜任務。

 重要的期刊論文和國際會議論文:

 ❶Ting-Xuan Wang, Wen-Hsiang Lu (2016). Identifying the Names of Complex Search Tasks with Task-Related Entities, International Journal of Computational Linguistics & Chinese Language Processing, 21(1).

 Ting-Xuan Wang, Wen-Hsiang Lu (2016). Constructing Complex Search Tasks with Coherent Subtask Search Goals, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP), 15(2).

 Ting-Xuan Wang, Kun-Yu Tsai, Wen-Hsiang Lu (2014). Identifying Real-Life Complex Task Names with Task-Intrinsic Entities from Microblogs, Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2014, short paper)