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自然语言检索中的若干问题 总被引：1，自引：0，他引：1
一、自然语言与工人语言的区别本文说的所谓自然语言检索是指在计算机检索系统中有后控词表存在的前提下的自然语言检索。首先,我们认为在情报检索中自然语言与人工语言(即受控语言,为和自然语言相对应,本文将受控语言 相似文献
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关于网络环境下情报检索语言的探究 总被引：5，自引：0，他引：5
本文首先指出在网络环境下对情报语言的研究主要是对人工语言与自然语言融合的研究，并通过人工语言与自然语言在情报检索中的发展与运用的分析比较，明确了人工语言与自然语言在情报信息的标引与检索中各有利弊，从而指出网络环境下人工语言与自然语言融合——优势互补的可行性、必然性与必要性。最后论述了如何实现网络环境下自然语言与人工语言融合。 相似文献
3.
关于情报检索语言的思考 总被引：1，自引：0，他引：1
夏生平 《高校文献信息研究》2001,8(3):38-42,64
重点论述了作为情报检索语言的受控语言的各自优缺点与计算机条件下检索语言的发展、自然语言的区别。并指出顺应未来检索语言发展的自然语言克服其自身缺点应采取的措施。 相似文献
4.
网络环境下情报检索语言兼容性探究 总被引：2，自引：0，他引：2
指出网络环境的特点及其对情报检索语言的要求,进而分析检索语言的兼容性及其影响因素,从受控语言和自然语言一体化,实现后控制词表编制的自动化,把握用户对自然语言的使用情况及加强检索语言的计算机化等四个方面进行了探究。参考文献5。 相似文献
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情报检索语言与自然语言之分析比较 总被引：1，自引：0，他引：1
在对情报检索语言和自然语言界定和比较的基础上,分析它们在情报检索中的优越性和局限性。指出易用化、智能化,受控化的自然语言检索是未来情报检索的发展趋势和方向,同时提出了改进自然语言检索的几项措施。 相似文献
6.
网络环境下情报检索语言的存废问题 总被引：4，自引：0，他引：4
本文主要就网络环境下的情报检索语言的存在与废除问题进行了论述，从多方面阐述了作者的观点，并检索语言与自然语言进行了比较与评价。 相似文献
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网络环境下信息检索语言的优化研究 总被引：22，自引：0，他引：22
网络环境下信息检索语言的优劣、利弊直接影响网络信息检索系统的效率。本文在论述受控语言与自然语言的功能、特点及其在网络检索中应用的基础上 ,归纳了国内外这一领域的先进成果 ,进一步探讨了网络环境下检索语言的优化策略与方法 相似文献
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论网络信息的自然语言检索 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了网络环境下信息检索在检索方法、用户和检索语言三个层面的变化，论述了现阶段自然语言在情报检索中应用的方法，剖析了现阶段自然语言检索的实质，阐述了自然语言检索的优化策略。 相似文献
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自然语言检索的语言逻辑论析 总被引：1，自引：0，他引：1
从规范语言的合理内在并未消失、自然语言与信息检索的语言关联、自然语言检索组织的语言基础、情报检索与自然语言检索逻辑的多元化发展等层面，论述自然语言检索的语言逻辑。 相似文献
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信息组织中的主题语言包括标题语言、元词语言和叙词语言，主题语言需要进行词汇控制以保证检索效率。在网络信息环境下，受控语言与自然语言必然要结合在一起，形成优势互补，才能达到更理想的检索效果。本文对主题语言应用于网络信息组织的案例进行了分析。 相似文献
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网络环境下信息存储与检索技术的发展 总被引：7，自引：0，他引：7
信息存储与检索技术是信息传递中的重要环节。检索语言和检索效率密切相关，它在信息检索过程中起着语言保障的作用。为满足不同用户能够检索到所需要的信息，检索语言必然朝着自然语言、用户界面友好的方向发展。 相似文献
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论第四种情报检索语言系统 总被引：7，自引：0，他引：7
第四种情报检索语言是自然语言与人工语言结合的一体化语言。第四种情报检索语言系统是一种基于网络的信息检索系统 ,比分类主题一体化情报检索语言系统更高级更新颖 ,是我国 2 1世纪情报检索语言系统研究的方向。加快我国第四种情报检索语言系统研究的关键 ,是解决汉语分词技术问题。参考文献 14。 相似文献
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在现有国内外医学检索语言研究的基础上,构建了一个跨语种一体化医学检索语言系统.通过中、英文医学词汇、中图法等级结构和MeSH树状结构及其相互之间的对应转换,该系统为医学信息检索提供更深层的医学知识导航及其跨语言检索接口. 相似文献
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论网络环境下情报检索语言的发展趋势 总被引：2，自引：0，他引：2
本文论述了网络环境下采用自然语言是必然趋势,然而自然语言并不会成为网络环境下的唯一检索语言,自然语言和人工语言相结合才是发展的方向.参考文献8. 相似文献
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Riitta Alkula 《Information Retrieval》2001,4(3-4):195-208
The paper deals with linguistic processing and retrieval techniques in fulltext databases. Special attention is focused on the characteristics of highly inflectional languages, and how morphological structure of a language should be taken into account, when designing and developing information retrieval systems. Finnish is used as an example of a language, which has a more complicated inflectional structure than the English language. In the FULLTEXT project, natural language analysis modules for Finnish were incorporated into the commercial BASIS information retrieval system, which is based on inverted files and Boolean searching. Several test databases were produced, each using one or two Finnish morphological analysis programs. 相似文献
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