【摘 要】
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信息检索模型的研究和发展已经历经70余载,在过去相当一段时间里,信息检索还只限于专业人员使用,模型的实现原理也比较简单,人们获取信息的途径并不依赖于信息检索,因此用户对于信
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信息检索模型的研究和发展已经历经70余载,在过去相当一段时间里,信息检索还只限于专业人员使用,模型的实现原理也比较简单,人们获取信息的途径并不依赖于信息检索,因此用户对于信息检索的需求还不是十分迫切。随着互联网的兴起,人们信息检索的需求也逐渐扩大。在纷乱庞杂的信息海洋中,如何准确地获取满足需求的信息也成为信息检索研究中一项刻不容缓的工作。当前大多搜索引擎在提供搜索服务的时候总有一些方面不如人意,究其原因,是因为它们把用户的需求简单地拆分成了若干个毫无关系的关键词,而没有把需求当作一个概念整体来看待,于是就丢失了关键词之间存在的语义信息。本文首先从概念图的相关理论研究入手,强调了概念分析在表征用户需求意图上的重要性。基于概念图的检索模型,通过需求概念图的标引来保持用户需求的概念内涵,在检索时融入概念图匹配和语义相似度计算的方法,从而提升检索的准确率。本文客观地分析了实现该检索模型的重重困难,同时重新考量了各项相关技术,创新性地提出了需求概念图导引下的检索模型。围绕这个模型,本文先着重讨论了需求概念图标引的方法,分析用户需求的相关特点,并结合词汇知识获取等方法,探讨<E-A-V>形式的概念图自动标引。其次,我们又详细介绍了相关语义相似度计算以及概念图相似度计算的方法,对比了各自的优劣。最后是检索模型实现的各种细节,主要介绍了概念图实际应用时的实践经验,为今后概念图完全应用于信息检索,真正实现语义搜索提供一些有益的思路。
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