MARKOV網(wǎng)絡(luò)檢索模型的研究.pdf 全文
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江西師范大學(xué)
碩士學(xué)位論文
MARKOV網(wǎng)絡(luò)檢索模型的研究
姓名:曹瑛
申請學(xué)位級別:碩士
專業(yè):計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
指導(dǎo)教師:王明文
20070501摘要
摘要
隨著信息技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)爆炸的趨勢,信息檢索系
統(tǒng)已經(jīng)成為人們獲取有用信息不可缺少的工具。傳統(tǒng)的文本信息檢索方法的基本
思路為,查詢式和預(yù)存的文本關(guān)鍵詞的自動匹配工作,兩者相符的文本被檢出。
但是大量事實表明,這種通過詞匯簡單匹配檢索出的結(jié)果并不是最優(yōu)的,原因在
于詞匯間的同義性和單個詞匯的歧義性。用戶在查找信息時雖然知道自己的需
求,但卻不能很好的用文字表達出來,因此開發(fā)出一種工具來自動生成用戶需求
的輔助信息成為了信息檢索的一個主要研究方向。
本文分析了一種信息檢索模型一基于網(wǎng)絡(luò)的信息檢索方法,它不同
于傳統(tǒng)的基于詞匯匹配的檢索方法,而是將計算機科學(xué)、圖論、概率論的思想、
技術(shù)融合起來,將文檔檢索看成是圖形推理過程。網(wǎng)絡(luò)被廣泛用于不確
定性知識表示和推理,以及變量之間的證據(jù)傳遞,是處理不確定性問題的有力工
具。檢索推理網(wǎng)絡(luò)是將查詢作為證據(jù)源,被激活的文檔視為相關(guān)文檔,將與查詢
密切相關(guān)的信息也作為證據(jù)源檢索回更多的相關(guān)文檔,提高檢索效果。
文章簡述了網(wǎng)絡(luò),“生的背景與研究概況、基本原理與思路的基礎(chǔ),塒
四個基于網(wǎng)絡(luò)的檢索模型進行了綜述。通過對訓(xùn)練文檔集的學(xué)習(xí),我們以
詞與詞之間的關(guān)聯(lián)性來構(gòu)造網(wǎng)絡(luò),利用網(wǎng)絡(luò)中的無向邊,通過多層推理激
活與查詢詞密切相關(guān)的詞作為查詢附加證據(jù)源,使得檢索回的信息更加完善。在
五個英文標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進行測試和結(jié)果分析,大量的實驗結(jié)果表明,我們的幾個
模型都比網(wǎng)絡(luò)模型、等模型表現(xiàn)的更好,可以極有效地提高檢
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本文編號:101243
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