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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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全文检索中的汉语自动分词及其歧义处理 总被引：3，自引：0，他引：3
歧义处理是汉语自动分词的核心问题,汉语自动分词是中文信息检索的基础性课题。目前有基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于语义的分词方法和基于人工智能的分词方法。自动分词的歧义处理,目前主要有:利用“长词优先”排歧,利用特征词消歧,利用“互信息”和“t-信息差”消歧,利用专家系统分词消歧。参考文献15。 相似文献
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基于标注语料库的有指导学习方法是词义消歧取得性能最好的方法,优于无指导学习方法和基于词典的方法.它的准确率极大地依赖于标注语料库的规模,而目前人工标注语料库数量极少,缺乏标注语料就成为制约词义消歧发展的瓶颈,如何生成大规模标注语料成为词义消歧研究热点.自举是解决上述问题的重要方法,它以小规模标注语料作为种子,运用机器学习算法生成大规模标注语料.本文对自举在词义消歧中的应用和关键问题进行介绍.首先对自举进行算法描述,然后分别从中英文词义消歧领域介绍自举的应用情况,最后对自举应用涉及的初始种子、自举参数、未标注语料集的选择和互联网应用等几个关键问题进行总结. 相似文献
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利用优化的DBSCAN算法进行文献著者人名消歧 总被引：1，自引：0，他引：1
《图书馆理论与实践》2014,(12)
通过对文本聚类算法DBSCAN算法优化对文献著者人名进行消歧,结果表明,相对标准文本聚类算法来说,优化后的算法能取得更好的人名消歧效果。 相似文献
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学者完整且准确的学术成果集为科学计量与科研人才评价等研究提供了重要的数据基础。在现有基于机器学习模型的作者姓名消歧方法尚未达到实用要求的背景下,本研究面向高层次科研人才,充分利用基于规则方法精确率高的优势,提出了“先面向精确率,后面向召回率”的“两步法”作者姓名消歧模型。得益于该群体易于从网络中搜集其履历、研究方向和代表作等信息,消歧模型可采用的特征更加丰富,从而保证了消歧模型的优异性能。本研究以国家杰出青年科学基金获得者为例对模型进行了验证,结果表明,本研究提出的高层次科研人才作者名消歧模型在精确率与召回率两个方面均表现良好,在两组不同特征集上的F1值分别达到了0.93和0.95,较基线模型有较大提升。 相似文献
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分析跨语言信息检索的基本模式和翻译消歧关键技术,采用基于词语对共现率和词语间距加权计算的方法,对查询式翻译进行消歧优化,在此基础上构建跨语言商品信息检索系统并应用于图书商品搜索,实验结果证明翻译质量和检索效果得到提高。 相似文献
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在深入分析NSTL篇级元数据特点的基础上,结合模糊匹配算法,提出一种适合NSTL现有数据的人名消歧规则集,并给出基于该规则集的人名消歧算法。通过对实际数据集的实验,该算法在准确率、召回率等指标方面都有良好的表现,具备较好的消歧效果。 相似文献
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Staša Milojević 《Journal of Informetrics》2013,7(4):767-773
There are a number of solutions that perform unsupervised name disambiguation based on the similarity of bibliographic records or common coauthorship patterns. Whether the use of these advanced methods, which are often difficult to implement, is warranted depends on whether the accuracy of the most basic disambiguation methods, which only use the author's last name and initials, is sufficient for a particular purpose. We derive realistic estimates for the accuracy of simple, initials-based methods using simulated bibliographic datasets in which the true identities of authors are known. Based on the simulations in five diverse disciplines we find that the first initial method already correctly identifies 97% of authors. An alternative simple method, which takes all initials into account, is typically two times less accurate, except in certain datasets that can be identified by applying a simple criterion. Finally, we introduce a new name-based method that combines the features of first initial and all initials methods by implicitly taking into account the last name frequency and the size of the dataset. This hybrid method reduces the fraction of incorrectly identified authors by 10–30% over the first initial method. 相似文献
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在对目前各种作者重名消解方法进行总结的基础上, 针对中文文献题录数据特征, 将重名消解问题转换为同名作者文献的分类问题, 提出一种基于规则和相似度的重名消解框架模型, 并对其中的分解规则和合并规则进行详细的算法描述, 最后选取3个学科的重名作者数据集进行实验, 实验结果表明该模型能有效提高作者重名消解的准确率. 相似文献
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针对中文自动标引过程中经常会产生诸多歧义词,导致检出的信息不切题或漏检这一问题,在论述自动标引中歧义词消除方法的相关研究基础上,提出一种将穷举法和消歧规则相结合的歧义词消除方法。测试结果表明,这是一种行之有效的消除歧义词的方法。 相似文献
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针对某网站在线运行的基于词典的查询翻译接口,对接口中实现的3种比较常用的查询翻译消歧算法进行改进,利用性能测试工具Loadrunner对改进前后的查询翻译接口的运行效率进行对比分析,最后总结影响基于词典的查询翻译的运行效率的3个主要因素。 相似文献
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面对日益膨胀的多语种信息资源,跨语言信息检索已成为实现全球知识存取和共享的关键技术手段。构建一个实用型的跨语言检索查询翻译接口,可方便地嵌入任意的信息检索平台,扩展现有信息检索平台的多语言信息处理能力。该查询翻译接口采用基于最长短语、查询分类和概率词典等多种翻译消歧策略,并从查询翻译的准确性和接口的运行效率两个角度对构建的查询翻译接口进行评测,实验结果验证所采用方法具有可行性。 相似文献