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基于改进贝叶斯的时效性实体词挖掘

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摘要 本文研究了针对大规模查询日志进行时效性实体词挖掘技术,实体词挖掘在搜索引擎中应用广泛,而时效性实体词的识别,对于网络新增热门实体词的检索体验优化具有至关重要的作用。对此,本文通过query聚类、提取实体词上下文组成长文本的方式,提出了一种改进贝叶斯的分类算法进行时效性实体词的识别。实验结果证明本文方法在时效性实体词识别方面,达到了90%以上的准确率。
作者 何峰 岳江浩
机构地区 深圳市宜搜科技发展有限公司
出处 《信息与电脑（理论版）》 2014年第6期73-74,共2页 China Computer & Communication
关键词 QUERY 贝叶斯方法 特征词 分类算法 候选集 自然语言处理 朴素贝叶斯 加权平均值 句法分析 检
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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参考文献1

二级参考文献7

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共引文献7

信息与电脑（理论版）
2014年 第6期

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