發(fā)布時間：2018-11-15 09:13

【摘要】：正 1 引言據(jù)統(tǒng)計,在現(xiàn)今的聯(lián)機存儲信息中,80％以上的信息以文本的形式存在。信息的多元化、復(fù)雜化,致使信息的自動索引成為急需解決的問題。本文研究的內(nèi)容是建立一個基于概念空間的文本語義索引。目前的文本索引都是建立在文本空間,或關(guān)鍵詞空間上的,而建立在概念空間上的索引具有條理清晰、人機界面友好、符合通常檢索習(xí)慣等許多優(yōu)勢,這也是文本語義索引發(fā)展的方向。另外.在建立文本索引的過程中,國內(nèi)外大多使用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)想的方法,本文首次使用直接聚類法代替了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)想功能,這樣使得索引具有很好的可擴展性�；谡Z義關(guān)聯(lián)度的文本索引可以廣泛應(yīng)用于Internet搜索引擎、數(shù)字圖書館、電子商務(wù)等眾多領(lǐng)域中。建立文本索引的過程主要有以下幾部分: 1)對文檔分類,建立文檔的概念空間,在概念空間的層次上組織文檔并確定文檔中出現(xiàn)的關(guān)鍵詞。
[Abstract]:According to statistics, more than 80% of the online storage information exists in the form of text. The diversification and complexity of information makes automatic indexing of information an urgent problem. The content of this paper is to build a semantic index of text based on concept space. At present, all text indexes are built on the text space or keyword space, but the index based on the concept space has many advantages, such as clear structure, friendly man-machine interface, consistent with the common retrieval habits and so on. This is also the direction of text semantic index. In addition. In the process of establishing text index, most of the methods of Hopfield neural network association are used at home and abroad. In this paper, the direct clustering method is used to replace the Hopfield neural network association function for the first time, which makes the index have good expansibility. Text indexing based on semantic correlation can be widely used in many fields, such as Internet search engine, digital library, electronic commerce and so on. The process of establishing text index includes the following parts: 1) classifying documents, establishing concept space of documents, organizing documents at the level of concept space and determining the keywords appearing in documents.
【作者單位】： 中國科技大學(xué)研究生院計算機學(xué)部 中科院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室 中科院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室 中科院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室
【基金】：國家自然科學(xué)基金(課題號60073019、69803010)
【分類號】：TP391.1

【相似文獻】

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本文編號：2332872