本文選題：時態(tài)語義 + 信息抽取　； 參考：《計算機工程與科學》2014年08期

【摘要】：針對通用搜索引擎缺乏對網(wǎng)頁內(nèi)容的時態(tài)表達式的準確抽取及語義查詢支持,提出時態(tài)語義相關(guān)度算法(TSRR)。在通用搜索引擎基礎(chǔ)上添加了時態(tài)信息抽取和時態(tài)信息排序功能,通過引入時態(tài)正則表達式規(guī)則,抽取查詢關(guān)鍵詞和網(wǎng)頁文檔中的時態(tài)點或時態(tài)區(qū)間等時態(tài)表達式,綜合計算網(wǎng)頁內(nèi)容的文本相關(guān)度和時態(tài)語義相關(guān)度,從而得到網(wǎng)頁的最終排序評分。實驗表明,應(yīng)用TSRR算法可以準確而有效地匹配與時態(tài)表達式相關(guān)的關(guān)鍵詞查詢。
[Abstract]:In view of the lack of accurate temporal expression extraction and semantic query support for Web content in general search engine, a temporal semantic correlation algorithm (TSRRN) is proposed. The functions of temporal information extraction and temporal information sorting are added to the general search engine. By introducing temporal regular expression rules, temporal expressions such as temporal points or temporal intervals in query keywords and web documents are extracted. The text relevance degree and temporal semantic correlation degree of web content are calculated synthetically, and the final ranking score of web page is obtained. Experiments show that the TSRR algorithm can match the keyword queries related to temporal expressions accurately and effectively.
【作者單位】： 中山大學教育學院;廣東工業(yè)大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(60970044) 廣東省自然科學基金資助項目(S2011040004281)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1867681