摘要
在传统矢量空间检索模式中 ,仅仅依赖孤立的关键词来进行文献的标引 ,而自然语言中充斥着大量的语义关联和多义、歧义问题 ,这样往往使得文本信息的表示和检索结果难以尽如人意。可见 ,尽可能丰富地捕捉存在于上下文中的语义关联 ,对于有效地标引和检索是相当重要的。本文提出了一种利用语义格进行文献的语义表述的方法 ,对标引词的语义格加权算法做了更为合理的解释和推导 。
In the conventional vector space model,document indexing is only dependent on isolated
出处
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2004年第4期363-366,共4页
Information Studies:Theory & Application
关键词
自动标引
词相似度
计算方法
格式语义格
句法结构
语义结构
关键词
自然语言
检索模型
However,natural language is full of semantic dependence,ambiguity and polysemy,which makes the representation of text information and the result of retrieval unsatisfactory.Therefore,it's quite important for effective indexing and retrieval to
