查詢語句的概念分析及其在檢索中的應(yīng)用.pdf

1、近年來,隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及,Internet上的資源以指數(shù)級迅速增長,這不僅為我們提供了博大的信息資源,也伴隨著信息爆炸的問題。面對紛繁復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)資源,如何從海量的信息中獲取自己所需的信息,也就是檢索系統(tǒng)如何從海量文檔中返回出最符合用戶需求的候選文檔,成為了現(xiàn)在最關(guān)注的問題。
　　目前的信息檢索系統(tǒng)只能提供給使用者有限的幫助,檢索的準(zhǔn)確率低下,大量的信息不僅不能給用戶提供幫助,反而帶來了不小的困擾。這個問題的癥結(jié)在

2、于現(xiàn)有的大部分檢索系統(tǒng)采用的是如布爾模型等的“離散型”模型,用戶的需求和文檔被表示成離散的、無關(guān)的字串,從而喪失了它們概念上的完整性,帶來了新的噪聲。一個可行的方案是將自然語言理解的手段引入到檢索中,通過深層次的語義分析來提高檢索的準(zhǔn)確率。具體的說,就是應(yīng)用語義分析的方法標(biāo)引需求和文檔,標(biāo)引的基本單位不再是字串,而是完整的概念。這樣就構(gòu)建了需求和文檔中概念之間的關(guān)系。
　　本文研究的是漢語用戶需求的概念分析,這是中文概念檢索系統(tǒng)必