基于詞典與日志挖掘的查詢擴(kuò)展問題研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩58頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、在信息檢索系統(tǒng)中,由于用戶查詢語句過短而導(dǎo)致的詞不匹配、信息迷向和信息過載等問題,成為制約檢索質(zhì)量的主要因素之一。實踐表明,根據(jù)一定的策略為原查詢語句附加更多的關(guān)鍵詞,然后把新構(gòu)造的查詢語句用于檢索,可以有效改善檢索結(jié)果的查準(zhǔn)率和查全率,提高檢索質(zhì)量,這就是查詢擴(kuò)展。基于詞典的查詢擴(kuò)展方法是一種行之有效的查詢擴(kuò)展方法,該方法以同義詞典作為擴(kuò)展源,根據(jù)原查詢關(guān)鍵詞給出與之相關(guān)的擴(kuò)展詞。但是,由于大數(shù)據(jù)量的詞典一般以機(jī)器的方式生成,給出的擴(kuò)

2、展詞往往含有噪音,這些不合理的噪音詞會降低查詢擴(kuò)展的性能。為此,本文主要研究和改進(jìn)了基于詞典的查詢擴(kuò)展方法,以達(dá)到降噪目的。
   本文應(yīng)用統(tǒng)計語言模型,提出一種度量原查詢與擴(kuò)展詞之間相關(guān)度的方法,把原查詢與擴(kuò)展詞的相關(guān)度作為篩選擴(kuò)展詞的依據(jù),并建立一種基于詞典與日志挖掘的查詢擴(kuò)展處理模型。本文的研究內(nèi)容主要包括以下三點:一、以二元統(tǒng)計語言模型為基礎(chǔ),建立擴(kuò)展相關(guān)度計算模型,提出一種從候選擴(kuò)展詞中篩選合適擴(kuò)展詞的方法,降低查詢擴(kuò)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論