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基于用户相关反馈的带结构语义的XML查询词扩展 总被引：1，自引：0，他引：1
在XML文档的信息检索中,检索质量不高的一个主要原因是用户难以提出准确描述其查询意图的查询表达式,而查询扩展技术被认为是可以帮助用户构建符合其查询意图的查询表达式.本文在XML信息检索中提出了基于用户相关反馈的查询扩展技术,在查询扩展中除了考虑词频因素外还充分考虑了XML文档的结构特点对于扩展查询词选取的影响,包括文档中元素的语义权重、元素所在层次和词项与初始查询词间的距离因素对于扩展查询词选取的影响.实验证明本方法是可行的,且能较好地提高检索结果的准确率. 相似文献
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一个构造良好的查询是信息检索质量的基本保证,语义查询扩展技术解决了传统信息检索系统不能很好理解用户查询意图的问题,在提高检索查全率的同时保证了检索准确率。本文以查询关键字之间的语义关联为切入点,辅以隐式反馈技术获取消歧上下文,以WordNet本体库和WordNet Domains扩展库作为消歧数据源,使用基于局部上下文和基于图论的两类无导词义消歧方法进行查询关键字到本体概念的映射,最后基于概念词汇关联完成基于语义的查询扩展。综合WordNet本体库和WordNet Domains扩展库中的各项知识源对查询词义进行判定,保证了词义消歧的精度;采用无导词义消歧实现查询词义的快速判定,保证了信息检索的实时性;根据查询关键词的多寡分别提出两类消歧方法,满足了各种查询需求。 相似文献
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结合语义相似度与相关度的概念扩展 总被引：6，自引：0，他引：6
本文研究在本体构建的语义网环境下,量化领域概念的关联程度扩展概念,实现概念检索的问题.利用语义的层次结构和蕴涵关联计算语义相似度和相关度,并结合二者,提出语义扩展度的概念及计算方法,由此控制调整扩展概念集的范围和大小.经过实例计算与分析,验证并阐明了该方法的合理性、有效性及其特点. 相似文献
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问答式信息检索是新一代搜索引擎,它接收自然语言描述的问题,在文档集合中搜索并返回问题的精确答案.问答式信息检索中,检索模块性能的提高将直接影响问题回答系统的整体性能.本文研究系统中的查询优化技术,包括两种策略:基于模式知识库的查询优化;挖掘Web语义蕴含信息,构建查询扩展资源.本文利用TREC提供的问题集与答案集(TREC8-TREC13)做实验来测试查询优化方法的性能,实验结果表明,相对于传统的查询生成,本文采用的查询优化技术在检索精度上取得了提高,t-test结果证明,系统性能提高统计显著. 相似文献
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语义web环境下语义推理的研究与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
从语义推理技术入手,主要针对描述逻辑、推理算法和推理机三个方面进行了研究分析。在此基础上,本文进行了语义推理原型系统的设计与实现。系统在语义分析模块中利用语义推理进行检索词的规范和扩展,在语义检索模块通过语义推理挖掘关联隐含知识。通过语义推理原型系统的构建,利用专用推理机Pellet与Jena推理子系统层叠的方式进行语义推理,为今后各种知识服务系统的语义推理提供参考依据。 相似文献
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针对语义检索在实际应用中面临的用户查询意图获取困难、潜在语义索引计算复杂、领域本体覆盖范围小、概念语义类型不丰富、自动化程度低等问题,提出基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型。实验表明这种模型能够过滤掉大量与用户查询无关的信息,提高信息检索系统的检准率,并很好地满足用户可视化和个性化检索需求。 相似文献
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隐含语义检索及其应用 总被引：5，自引：1，他引：4
隐含语义检索(Latent Semantic Indexing, LSI) 是一种基于概念的文献检索方式。它区别于传统的基于用户查询条件与文档的单词匹配的文献检索方法, 根据文档与查询条件在语义上的关联而向用户提交查询结果。本文介绍了隐含语义检索在文献检索中的一种实现方法, 为文献检索提供了一种新的途径。 相似文献
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针对大众标注系统中信息检索缺乏语义性的问题,引入本体,建立了基于系统专用本体的语义检索模型,包括7个功能模块:资源标注模块、标签推荐模块、提问处理模块、语义检索模块、结果处理模块、用户反馈处理模块以及本体构建和管理模块,阐述了各个模块的功能.详细分析了以查询扩展为基础的检索策略和过程.重点研究了系统专用本体的构建,提出一种通过分析标签间隐含的语义关系及WordNet辅助生成本体的方法,并进行了模拟实验验证. 相似文献