Accelerating Substructure Similarity Search for Formula Retrieval

下部结构 计算机科学 修剪 匹配(统计) 秩(图论) 情报检索 操作员(生物学) 树(集合论) 相似性(几何) 模式匹配 任务(项目管理) 树形结构 算法 人工智能 理论计算机科学 数学 图像(数学) 组合数学 抑制因子 农学 二叉树 管理 化学 生物化学 结构工程 经济 生物 工程类 转录因子 统计 基因
作者
Wei Zhong,Shaurya Rohatgi,Jian Wu,C. Lee Giles,Richard Zanibbi
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 714-727 被引量:22
标识
DOI:10.1007/978-3-030-45439-5_47
摘要

Formula retrieval systems using substructure matching are effective, but suffer from slow retrieval times caused by the complexity of structure matching. We present a specialized inverted index and rank-safe dynamic pruning algorithm for faster substructure retrieval. Formulas are indexed from their Operator Tree (OPT) representations. Our model is evaluated using the NTCIR-12 Wikipedia Formula Browsing Task and a new formula corpus produced from Math StackExchange posts. Our approach preserves the effectiveness of structure matching while allowing queries to be executed in real-time.

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