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基于分类和关键词组抽取的信息检索算法
被引量:
11
1
作者
钟敏娟
林亚平
陈治平
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004年第5期1009-1012,1016,共5页
本文提出一种基于分类和关键词组抽取的信息检索算法。该算法利用文本分类和信息抽取技术辅助检索,避免了向量空间模型算法中时间复杂度过大,查准率不高的缺点。针对传统的信息检索性能指标无法有效地衡量检索结果的排序状况,本文还引...
本文提出一种基于分类和关键词组抽取的信息检索算法。该算法利用文本分类和信息抽取技术辅助检索,避免了向量空间模型算法中时间复杂度过大,查准率不高的缺点。针对传统的信息检索性能指标无法有效地衡量检索结果的排序状况,本文还引入了排序误差率概念用于评价检索结果的排序。实验结果表明,所提算法与TFIDF算法、基于分类的交互式检索算法相比,具有更快的查询速度,更高的查准率和更小的排序误差率。
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关键词
向量空间模型
文本分类
关键词组抽取
查准率
排序误差率
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职称材料
题名
基于分类和关键词组抽取的信息检索算法
被引量:
11
1
作者
钟敏娟
林亚平
陈治平
机构
湖南大学计算机与通信学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004年第5期1009-1012,1016,共5页
基金
国家自然科学基金(60272051)
文摘
本文提出一种基于分类和关键词组抽取的信息检索算法。该算法利用文本分类和信息抽取技术辅助检索,避免了向量空间模型算法中时间复杂度过大,查准率不高的缺点。针对传统的信息检索性能指标无法有效地衡量检索结果的排序状况,本文还引入了排序误差率概念用于评价检索结果的排序。实验结果表明,所提算法与TFIDF算法、基于分类的交互式检索算法相比,具有更快的查询速度,更高的查准率和更小的排序误差率。
关键词
向量空间模型
文本分类
关键词组抽取
查准率
排序误差率
Keywords
vector space model
text classification
key phrase extraction
precision
ranking error
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分类和关键词组抽取的信息检索算法
钟敏娟
林亚平
陈治平
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004
11
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参考文献
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