潛在語(yǔ)義索引技術(shù)（LSI）是第三代搜索引擎的熱點(diǎn)技術(shù),是一種個(gè)性化的檢索方法。第一代搜索引擎采用基于布爾邏輯的關(guān)鍵字檢索技術(shù),第二代在前者的基礎(chǔ)上通過(guò)各種方法提高了查準(zhǔn)率,而第三代搜索引擎則以實(shí)用性與易用性為目標(biāo),它運(yùn)用了DeepWeb、人工智能、語(yǔ)義分析等前沿領(lǐng)域技術(shù)。目前,主流的搜索技術(shù)仍然采用基于布爾邏輯的第一代技術(shù),它必需用戶提供準(zhǔn)確的關(guān)鍵字以供檢索;而數(shù)據(jù)信息量的增加以及自然語(yǔ)言的靈活性與歧義性,使得傳統(tǒng)的搜索方法越來(lái)越無(wú)法勝任用戶的需求。作為替代者,個(gè)性化的搜索技術(shù)越來(lái)越引起廣泛的重視與研究。近年來(lái),蘇州市涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)的案件和糾紛迅速增加,建立蘇州地區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)專家?guī)炜梢允故兄R(shí)產(chǎn)權(quán)局能深入了解并掌握本地區(qū)各行業(yè)專家最新的第一手資料。但是面對(duì)本地區(qū)復(fù)雜繁多的行業(yè)、不同層面的專家及其研究領(lǐng)域,以及關(guān)鍵內(nèi)容的各種不同方式的自然語(yǔ)言描述,傳統(tǒng)的搜索引擎難以達(dá)到快速準(zhǔn)確搜索的要求。在這種背景下,本文設(shè)計(jì)將LSI檢索應(yīng)用于蘇州市知識(shí)產(chǎn)權(quán)專家?guī)煜到y(tǒng)。根據(jù)調(diào)查,目前尚未有應(yīng)用LSI檢索的專家數(shù)據(jù)庫(kù)的報(bào)道。本文將LSI技術(shù)應(yīng)用于蘇州市知識(shí)產(chǎn)權(quán)專家?guī)鞕z索系統(tǒng)中進(jìn)行探索性研究,并根據(jù)專家?guī)斓奶攸c(diǎn)... 

【文章來(lái)源】：蘇州大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 智能檢索系統(tǒng)在信息時(shí)代的重要性
        1.1.1 信息日益豐富和準(zhǔn)確獲取越來(lái)越困難之間的矛盾
        1.1.2 檢索工具搜索信息量過(guò)大和信息丟失之間的矛盾
    1.2 自然語(yǔ)言處理綜述
        1.2.1 自然語(yǔ)言處理的形式模型的研制
        1.2.2 自然語(yǔ)言將成為人機(jī)之間交流的最直接廣泛的方式
    1.3 潛在語(yǔ)義分析產(chǎn)生的背景
    1.4 潛在語(yǔ)義分析
    1.5 國(guó)內(nèi)外研究概況
        1.5.1 國(guó)外研究概況
        1.5.2 國(guó)內(nèi)研究概況
    1.6 研究的目的與意義
    1.7 本文工作
    1.8 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 信息檢索技術(shù)與潛在語(yǔ)義索引模型
    2.1 信息檢索流程
    2.2 信息檢索模型介紹
        2.2.1 傳統(tǒng)信息檢索模型
        2.2.2 個(gè)性化信息檢索模型
        2.2.3 信息檢索模型的特點(diǎn)與潛在語(yǔ)義索引模型的優(yōu)勢(shì)
    2.3 潛在語(yǔ)義索引模型
        2.3.1 文檔預(yù)處理
        2.3.2 特征分類與檢索
    2.4 潛在語(yǔ)義空間評(píng)價(jià)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 潛在語(yǔ)義技術(shù)的研究
    3.1 潛在語(yǔ)義技術(shù)分析
        3.1.1 潛在語(yǔ)義分析的特點(diǎn)
        3.1.2 潛在語(yǔ)義分析的發(fā)展現(xiàn)狀
    3.2 基于權(quán)重與相似度的潛在語(yǔ)義分析
        3.2.1 專家?guī)焯卣魑臋n矩陣的建立
        3.2.2 奇異值分解
        3.2.3 奇異值相似度計(jì)算
        3.2.4 潛在語(yǔ)義分析權(quán)重計(jì)算
        3.2.5 潛在語(yǔ)義空間的更新
        3.2.6 精確率和召回率
    3.3 潛在語(yǔ)義分析的應(yīng)用
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于 LSI 的專家?guī)鞕z索技術(shù)
    4.1 專家信息預(yù)處理
        4.1.1 文檔的分詞和標(biāo)注
        4.1.2 建立關(guān)鍵詞矩陣概述
    4.2 專家信息特征提取
        4.2.1 生成詞—文檔矩陣
        4.2.2 潛在語(yǔ)義分析權(quán)重計(jì)算
        4.2.3 奇異值分解
    4.3 專家信息檢索技術(shù)
        4.3.1 潛在語(yǔ)義分析文檔的聚類
        4.3.2 基于層次化特征的潛在語(yǔ)義空間快速聚類
    4.4 本章小結(jié)
第五章 專家?guī)煨畔z索系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)概述
    5.2 專家?guī)鞕z索系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
    5.3 專家?guī)鞕z索系統(tǒng)的運(yùn)行環(huán)境
    5.4 系統(tǒng)搜索結(jié)果分析
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]自然語(yǔ)言處理中的一些宏觀問(wèn)題之我見[J]. 馮志偉.  中國(guó)外語(yǔ). 2009(05)
[2]基于詞頻統(tǒng)計(jì)的中文分詞的研究[J]. 費(fèi)洪曉,康松林,朱小娟,謝文彪.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2005(07)
[3]基于潛在語(yǔ)義標(biāo)引的WEB文檔自動(dòng)分類[J]. 戚涌,徐永紅,劉鳳玉.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2004(22)
[4]基于Rough集潛在語(yǔ)義索引的Web文檔分類[J]. 何明,馮博琴,傅向華.  計(jì)算機(jī)工程. 2004(13)
[5]基于模糊一致矩陣的認(rèn)知權(quán)重綜合確定法[J]. 張燕姑.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2004(06)
[6]基于潛在語(yǔ)義分析的BBS文檔Bayes鑒別器[J]. 劉昌鈺,唐常杰,于中華,杜永萍,郭穎.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2004(04)
[7]基于潛在語(yǔ)義分析的信息檢索[J]. 蓋杰,王怡,武港山.  計(jì)算機(jī)工程. 2004(02)
[8]文本聚類算法的分析與比較[J]. 谷波,張永奎.  電腦開發(fā)與應(yīng)用. 2003(11)
[9]基于向量空間模型的文檔聚類算法研究[J]. 何飛,蔣冬初.  湖南城市學(xué)院學(xué)報(bào). 2003(03)
[10]基于概念空間的文本分類研究[J]. 黃海英,林士敏,嚴(yán)小衛(wèi).  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2003(03)

碩士論文
[1]基于潛在語(yǔ)義分析的智能檢索系統(tǒng)[D]. 翟琳琳.上海師范大學(xué) 2007
[2]基于潛在語(yǔ)義索引的文本分類技術(shù)的研究[D]. 全德.東北大學(xué) 2005
[3]中文智能搜索引擎[D]. 陳鑫.四川大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3480363