摘 要：目前微博已經(jīng)成為人們獲取信息和發(fā)布信息的主要平臺，現(xiàn)有微博平臺的檢索功能只能依靠關(guān)鍵詞匹配返回檢索結(jié)果，檢索結(jié)果無法滿足用戶需求。為解決該問題，微博語義檢索正逐步成為微博信息資源檢索的主要研究內(nèi)容。該文主要介紹了近年來微博語義檢索的相關(guān)研究，最后總結(jié)微博語義檢索實(shí)現(xiàn)所涉及的相關(guān)問題并進(jìn)行了探討。

關(guān)鍵詞：微博檢索 語義檢索 語義擴(kuò)展

一 引言

隨著Web2.0時代的到來，“人人參與、信息共享”逐步成為當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)的主流，其中極具代表性的應(yīng)用之一便是微博。微博（Microblog），即微型博客，Wiki上給出的定義是“微博是一種允許用戶及時更新簡短文本（通常少于140字）并可以公開發(fā)布的微型博客形式”微博作為一種新型的信息交流平臺，它集合各類信息交流媒體的優(yōu)點(diǎn)，信息傳播更加及時，內(nèi)容更加簡潔，與傳統(tǒng)信息交流媒體相比，已逐漸成為人們傳播和檢索信息的重要平臺之一。

CNNIC發(fā)布的最新報(bào)告指出，截至2017年12月，，微博作為社交媒體，其月活躍用戶達(dá)到3.76億，用戶使用率持續(xù)增長達(dá)到40.9%，較2016年12月上升3.8個百分點(diǎn)，微博平臺每日新增微博數(shù)量已遠(yuǎn)超過1億條，微博用戶每日的主動搜索量已突破2億。[1]可見，微博平臺上聚集有大量的文本信息資源和龐大的用戶群體。用戶如何從海量的微博信息資源中準(zhǔn)確、全面、高效地獲取滿足自身需求的信息，是目前亟待解決的問題。

傳統(tǒng)的微博檢索方式大多是基于關(guān)鍵詞的檢索，其結(jié)果基本是字面意義上的匹配，這樣嚴(yán)重割裂了字詞之間的語義關(guān)聯(lián)，查準(zhǔn)率和查全率兩方面的檢索結(jié)果都不太理想，很難滿足各類用戶的多樣化需求。微博語義檢索是解決這個矛盾的主要方法之一。語義檢索能從語義角度理解用戶查詢與微博信息資源，實(shí)現(xiàn)概念上的匹配，以得到用戶真正想要的信息。

二、微博語義檢索研究現(xiàn)狀

現(xiàn)階段有關(guān)微博信息檢索方面的研究逐步開始獲得越來越多的人的關(guān)注，但在微博語義方面的檢索研究大體還處于初步階段。

（一）語義查詢擴(kuò)展的微博檢索

針對傳統(tǒng)基于關(guān)鍵詞匹配搜索方法的局限性，提出了基于語義查詢擴(kuò)展的微博檢索策略，利用潛在語義分析和TF-IDF兩個指標(biāo)判定詞語的主題相關(guān)性、描述能力和辨別能力，運(yùn)用KL距離獲取候選詞與查詢詞之間的相似程度，進(jìn)而進(jìn)行查詢擴(kuò)展；最后根據(jù)詞語的權(quán)重向量，運(yùn)用余弦公式對檢索得到的文檔進(jìn)行相關(guān)性排序。[2]

此方法較基于傳統(tǒng)關(guān)鍵詞匹配的方法得到了較大改善，但語義僅停留在淺層的語義層面，對于深層次推理層面的語義研究并未涉及，可看作為從關(guān)鍵詞搜索到語義網(wǎng)搜索的過渡方法。

（二） RDF/XML的微博知識表達(dá)與語義檢索

通過對新浪微博數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)合適的資源描述框架（Resource Description Framework，RDF）結(jié)構(gòu)，將其轉(zhuǎn)換為富含語義關(guān)系的RDF格式，構(gòu)建合適的RDF結(jié)構(gòu)圖。將其存儲在Virtuoso數(shù)據(jù)庫中并通過SPARQL查詢語言實(shí)現(xiàn)對微博數(shù)據(jù)的語義查詢。[3]

此方法為微博數(shù)據(jù)的語義轉(zhuǎn)換與檢索提供了借鑒，在網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控方面也具有重要的實(shí)用意義。但是在建構(gòu)微博RDF結(jié)構(gòu)圖時選用的信息具有一定程度上的主觀性，需進(jìn)一步對微博自身內(nèi)容進(jìn)行自然語言處理和語義標(biāo)識，以豐富語義查詢的內(nèi)容。

（三） HowNet的微博文本語義檢索

知網(wǎng)（HowNet）被定義為：以漢語和英語的詞語所代表的概念為描述對象，以揭示概念與概念之間以及概念所具有的屬性之間的關(guān)系為基本內(nèi)容的常識知識庫。[4]基于HowNet將用戶輸入的檢索詞與微博短文本進(jìn)行語義相關(guān)度計(jì)算，以此來實(shí)現(xiàn)微博語義檢索。

此方法能夠從高級語義和知識庫系統(tǒng)角度對用戶的查詢意圖和微博文本進(jìn)行匹配，檢索效果較好，但在大數(shù)據(jù)背景下，其計(jì)算效率還有待進(jìn)一步提升。此外，目前微博平臺已不再是單純的文字信息，同時可發(fā)布圖像、音樂和視頻等多媒體信息，這就為微博的語義檢索帶來了更大的挑戰(zhàn)。

（四）潛在語義與圖結(jié)構(gòu)的微博語義檢索

降低微博語義檢索效率的原因主要有微博文本短小、特征稀疏、存在與用戶查詢之間的語義鴻溝。通過引入Wikipedia語料庫和DBpedia知識庫為短文提供豐富、準(zhǔn)確的語義知識，從Hashtag、普通文本背后隱藏的主題以及實(shí)體三方面出發(fā)，提出一個基于特征、主題模型和圖結(jié)構(gòu)的綜合語義檢索模型。[5]

此檢索模型具有較好檢索性能，但由于實(shí)體的比較對微博語義搜索的結(jié)果具有很大的影響，且DBpedia的關(guān)系復(fù)雜多樣，此模型只簡單地利用實(shí)體之間的關(guān)系，未考慮屬性傳遞、權(quán)重等因素。

（五）通用本體構(gòu)建的微博語義檢索

本體是共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說明。頂級本體又稱通用本體，是描述最普遍的概念及概念之間的關(guān)系，不同領(lǐng)域之間可以共享的概念和知識。由于微博語義檢索是檢索不同領(lǐng)域、不同教育水平的所有微博用戶發(fā)布的微博文本信息，故選用頂級本體作為知識庫。用戶輸入檢索條件后，與本體庫中的概念進(jìn)行映射，對檢索條件進(jìn)行查詢擴(kuò)展；利用本體庫中概念之間的語義關(guān)系，對微博短文本的特征進(jìn)行擴(kuò)展與選擇；微博短文本通過倒排索引構(gòu)建索引庫與查詢擴(kuò)展后的索引條件進(jìn)行匹配實(shí)現(xiàn)微博語義檢索。[6]

此方法將通用本體引入微博信息檢索中，既可對用戶的查詢進(jìn)行有效擴(kuò)展，又可以解決微博短文本特征稀疏性問題對微博短文本特征進(jìn)行擴(kuò)展與選擇，提高了微博檢索效率。

三 微博語義檢索實(shí)現(xiàn)要解決的相關(guān)問題

（一）微博短文本特征選擇問題

為了降低微博短文本特征稀疏性的問題，現(xiàn)階段大多采用短文本特征擴(kuò)展方法，與此同時將會為微博短文帶來很多冗余信息與噪聲[7]。

（二）字?jǐn)?shù)擴(kuò)展問題

2016年11月微博將用戶發(fā)布的字?jǐn)?shù)限制擴(kuò)大到2000字以內(nèi)，這樣使得微博不僅存在短文本還有長文本，微博短文本的預(yù)處理方法將不再完全適用。

（三）實(shí)時檢索與跨媒體檢索問題

現(xiàn)如今微博信息生產(chǎn)數(shù)量巨大、更新速度飛快，且信息類型多種多樣，如圖像、視頻、音頻等，用戶對檢索信息時效性和多樣化提出了更高的要求。

四 總結(jié)

在信息化社會大背景下，微博信息資源呈爆炸式增長，用戶對微博信息檢索結(jié)果的要求也越來越高。本文通過對現(xiàn)階段有關(guān)微博語義檢索的研究情況進(jìn)行梳理，總結(jié)出了微博語義檢索需要解決的若干問題。

參考文獻(xiàn)：

[1]中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心. 第41次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[R].[2018-1-31]. http：//cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/201801/t20180131_ 70188.html

[2]唐曉波，房小可. 基于語義查詢擴(kuò)展的微博檢索[J].情報(bào)資料工作，2014（2）：34-38

[3]羅凌云，史淼，陽小華，等. 基于RDF/XML的微博知識表達(dá)與語義檢索系統(tǒng)[J].南華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014（4）：56-60

[4]王李冬，張慧熙. 基于HowNet的微博文本語義檢索研究[J]. 情報(bào)科學(xué)，2016（9）：134-137

[5]肖寶，李璞，胡嬌嬌，等. 基于潛在語義與圖結(jié)構(gòu)的微博語義檢索[J]. 計(jì)算機(jī)工程，2017（6）：183-188

[6]許彤陽，尹凱. 大數(shù)據(jù)背景下微博語義檢索[J]. 情報(bào)雜志，2017（12）：174-179

[7]Liu Zitao，Yuwenchao，Chen Wei，et al. Short text feature selection and classification for microblog mining[C]//Proceedings of Internatinal Conference on Computational Intelligence and Software Engineering.Wuhan：ACM，2010：1-4.

作者簡介：

李玲（1998-） 女 漢 河北省南宮市 本科 河北大學(xué)管理學(xué)院

主要研究方向：圖書情報(bào)