本文關(guān)鍵詞：基于分類的term重要性識別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在傳統(tǒng)的搜索引擎和信息檢索中,用戶Query中的term-weight通常是以一種上下文無關(guān)的方式得到的�，F(xiàn)有的大多數(shù)信息檢索技術(shù)都使用詞袋方法,例如布爾模型、向量空間模型和概率模型等,這些方法均沒有考慮Query中term之間的相關(guān)性。為了能夠充分利用Query中的信息來提高term-weight的準(zhǔn)確度,提出了一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來學(xué)習(xí)用戶Query中的term-weight。該方法基于分類的方法,并引入了句法分析作為分類的一項(xiàng)重要的特征來訓(xùn)練模型�？紤]用戶Query中term之間的關(guān)系后,既避免了由Query到單個(gè)term的信息丟失,又增加了短文本的特征,同時(shí)使分類器實(shí)現(xiàn)軟輸出,能夠給term的重要程度一個(gè)更為準(zhǔn)確的量化值。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;
【關(guān)鍵詞】： 分類 依存句法分析 查詢詞權(quán)重 查詢分析 term重要性 搜索引擎 信息檢索
【基金】：國家自然科學(xué)基金(70971059) 遼寧省創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2009T045)資助
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 2012年第30次中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[1]指出,截止至2012年6月底,中國網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到5.38億,其中搜索引擎用戶規(guī)模達(dá)到4.29億,較2011年底增長2121萬人,在網(wǎng)民中的滲透率攀升為79.7%,依舊是僅次于即時(shí)通訊的第二大網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。搜索引擎作為互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)應(yīng)用,是網(wǎng)民在互聯(lián)網(wǎng)中

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1 王U，

本文編號：510675