基于推理网络的文本检索模型

在研究现有文本信息检索技术的基础上 ,设计了基于推理网络的文本检索模型。提出一种改进的推理算法 ,以实现从文档观察事件到索引词出现事件的推理 ,使新模型可以更全面地利用文本数据信息。

基于WEB的文本检索模型

要想对WEB上的数据进行有效的查询和索引,建立一个好的检索模型是必要的,文章简单介绍了现在常用的几种文本检索和索引模型,论述了它们在web上的应用情况。在此基础之上,对经常使用的向量空间模型(Vector SpaceModal)作了改进,使其更加适应于WEB上的文本分析。

一种改进的余弦向量度量法文本检索模型

针对用户对索引项要求的不同提出改进余弦向量度量法(ICVMM)文本检索模型,该模型将索引项分为主索引项和特征索引项,根据查询相关文本集中特征索引项相关性概率值来修改文本和查询特征索引项的初始权值;通过实例对传统余弦向量度量法(TCVMM)文本检索模型和ICVMM文本检索模型的查询效率进行对比,说明ICVMM文本检索模型的查询结果更接近用户的需求。

面向信息检索的概念关系自动构建

概念之间的依存分析是提高信息检索性能的关键。相比概念关系的强弱而言,识别关系的类型更有意义。本文在Bootstrapping框架下,以"(地理)领属","(实体)功能"和"(动作)对象"三种语义关系类型为例,获得了构建上下文中两个概念特定关系的语义模板,并开发了一个名为SPG的系统。本文的工作:(1)引入了生物信息计算中序列比对的方法两两生成相似上下文的模板;(2)定义了新的模板评价机制估计模板的置信度。就这三种概念关系的识别而言,SPG获得的模板集合相比DIPRE系统获得了更高的正确率和覆盖能力。

Web信息检索技术的探讨

随着互联网技术的蓬勃发展,基于Web的信息成指数增长,如何在海量信息中获取自己真正需要的信息成为巨大挑战。因此,基于Web信息检索技术随之孕育产生。详细介绍了基于文本的和基于图像的检索技术,并对几种传统的文本检索模型进行了对比,指出了它们各自研究的焦点。