信息技术与创新教育

在当今时代,国际竞争的实质是科学技术和人才的竞争,国民创新能力高低已是衡量一个国家竞争力的重要标志,在激烈的国际竞争面前,教育工作者要跟上时代的步伐,迅速转变教育观念,加强学生的创新精神和创新能力的培养。本文论述了现代信息技术环境与创新教育的有机关系。

基于聚类和词组抽取的XML查询扩展

查询扩展技术通过向初始查询请求加入相似或相关的词,组成更为准确的扩展查询表达式,来减少查询请求与相关文献在表达上的不匹配现象,改善检索性能。与传统的查询扩展不同,XML查询扩展不仅要对文档内容进行有效扩展,而且还要考虑结构扩展。本文提出了一种基于伪反馈的XML查询扩展方法,将初始检索结果聚类,获得与查询请求最为相关的文档簇,然后在文档簇中抽取词组,找到符合用户查询意图的扩展查询词组,并在扩展查询词组的基础上进行结构扩展,最终形成完整的“内容＋结构”的查询扩展表达式。相关实验结果表明,相对没有扩展的查询,所提方法具有更好的精度。

XML检索中的标签权重设置模型

XML检索时,考虑关键词在文档中的位置有助于改善检索效果,一种常用的方法是为文档中不同的标签赋予不同的权重,并根据关键词所在结点的标签合理地设置权重。然而,目前为标签赋予权重的方法大都是人工设置,这种方法工作量大且主观性强。提出了用主题概括强度衡量XML标签权重的方法,实验结果显示,该方法能有效提高XML检索的质量。

基于较高质量扩展源和局部词共现模型的XML查询词扩展

查询词扩展要解决两个方面的问题:一是扩展词的来源,二是如何在来源集合里挑选扩展词项。对此,首先利用检索结果聚类和排序模型获取了较高质量的相关文档集合,并以此作为扩展源;然后结合XML文档的特点,通过词项间的局部共现特征进行查询扩展。相关实验结果表明,一方面,所采用的检索结果聚类和排序模型的相关文档集扩展源具有较高的用户查询相关性,相比传统的伪反馈扩展源,具有更高的质量;另一方面,提出的结合了XML结构特点的词共现查询扩展方案能获得与用户查询意图相关的扩展信息,与初始查询和无结构的词项扩展方法相比,所提方法能够更有效地提高搜索引擎检索性能。