【摘要】：針對傳統(tǒng)的搜索引擎對于自然語言理解方面存在的問題,文章研究了一種新的基于自然語言處理技術(shù)和相似度計算的智能搜索引擎的模型.其核心技術(shù)是基于自然語言處理的中文分詞技術(shù)、語義相似度和對立度等理論,將這些概念理論結(jié)合起來,從用戶習慣的思考角度,結(jié)合DotLucene開源全文搜索引擎建立一個智能的搜索引擎.研究表明,該模型在對已經(jīng)收錄的文檔有著86.1%的查準率.該智能搜索引擎較好的對查詢語句的實現(xiàn)了理解,能夠?qū)τ脩舻奶釂栕龀稣_的回答.
[Abstract]:Aiming at the problems of traditional search engines in natural language understanding, a new model of intelligent search engine based on natural language processing technology and similarity calculation is studied in this paper. Its core technology is based on the natural language processing of Chinese word segmentation technology, semantic similarity and opposites and other theories, combining these concepts theory, from the perspective of user habits, Combined with DotLucene open source full-text search engine to establish an intelligent search engine. The results show that the model has an accuracy of 86.1% for the documents that have been included. The intelligent search engine has a good understanding of the query statements and can answer the user's questions correctly.
【作者單位】： 桂林理工大學信息科學與工程學院;太原科技大學機械電子工程學院;莫納什大學管理學院;利物浦大學計算機科學系;西交利物浦大學計算機科學與軟件工程系;
【基金】：廣西自然科學基金資助項目(桂科自0991254)
【分類號】：TP391.3

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【共引文獻】

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本文編號：2341927