Resumen

Los usuarios de las búsquedas se basan en los subtítulos de los resultados, incluidos los títulos, los fragmentos y las URL, para decidir si deben leer y hacer clic en un resultado concreto o no. El snippet suele ser un resumen dependiente de la consulta de su correspondiente página de destino y, por tanto, se considera uno de los factores más importantes en el proceso de interacción de la búsqueda. Aunque existen muchos esfuerzos por mejorar los algoritmos de generación de fragmentos y por incorporar funciones de interacción más potentes a los fragmentos, se presta poca atención al efecto del resaltado de texto en los comportamientos del usuario. El resaltado de los términos de la consulta en los fragmentos de búsqueda se ha considerado como algo natural y aún no se ha investigado si existe una forma mejor de resaltar el texto de los fragmentos. En este artículo, intentamos averiguar si la estrategia por defecto de resaltar los términos de la consulta empleada por la mayoría de los motores de búsqueda comerciales es la mejor para los usuarios de las búsquedas. Mediante experimentos cuidadosamente diseñados, demostramos que la eficacia de la recuperación puede verse afectada por diferentes estrategias de resaltado de términos sin que se produzcan cambios en el contenido de los fragmentos. También proponemos un método automático que adopta el CRF para aprender a resaltar términos basándose en la incrustación de palabras, la Wikipedia y la información del contenido del fragmento. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede predecir los términos destacados seleccionados por los trabajadores de la multitud con un rendimiento moderado.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:términos de consulta, usuario de la búsqueda, efectos del texto, página de aterrizaje correspondiente, información del contenido de los fragmentos, cuestión de curso, motor de búsqueda comercial, algoritmo de generación de fragmentos, potente función de interacción, proceso de interacción de la búsqueda
• Keywords:query terms, search user, effects of text, corresponding landing page, snippets content information, matter of course, commercial search engine, snippets generation algorithm, powerful interaction function, search interaction process