本文選題：自然語言理解 + 句模分析　； 參考：《計算機應用研究》2006年12期

【摘要】：提出了一種針對智能檢索的自然語言理解的實現(xiàn)模型。該模型通過句模分析、分詞和概念擴展的方法來理解問句,在一定程度上提高理解自然語言的能力。詳細介紹了其系統(tǒng)架構(gòu)、實現(xiàn)思想和原理。最后通過一系列的實例來對普通搜索引擎和加載了本模型的搜索引擎進行測試。實驗結(jié)果表明,提出的模型能有效地分析自然語言提問,提高信息檢索的準確性和智能性。
[Abstract]:A natural language understanding model for intelligent retrieval is proposed. The model uses sentence model analysis, word segmentation and conceptual extension to understand questions, and to a certain extent improves the ability to understand natural language. The system architecture, realization idea and principle are introduced in detail. Finally, a series of examples are used to test the general search engine and the search engine loaded with this model. The experimental results show that the proposed model can effectively analyze natural language questions and improve the accuracy and intelligence of information retrieval.
【作者單位】： 上海交通大學計算機系 上海交通大學計算機系 上海交通大學計算機系
【基金】：上海市信息化專項基金資助項目(050211)
【分類號】：TP391.3;TP312

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1 段磊;唐常杰;左R，

本文編號：2017650