《信息檢索系統導論》是2008年機械工業出版社出版的圖書,作者是劉挺。
基本介紹
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書對信息檢索及信息檢索系統的基本概念、原理、算法進行詳盡介紹。主要內容包括信息檢索模型、文本操作技術、文本索引和搜尋技術、查詢處理與Web檢索技術、分散式信息檢索、文本分類與聚類、信息過濾等,並給出Web信息檢索的實現實例。
本書內容豐富,源於作者多年的教學及科研心得,適合作為高等院校計算機專業本科生及研究生相關課程的教材,也可作為技術人員研究信息檢索與搜尋引擎的參考讀物。
作者簡介
劉挺,教授,博士生導師。哈爾濱工業大學計算機研究所副所長,信息檢索研究室主任。國家863”中文處理”重點項目總體組專家。中國中文信息學會理事.信息檢索專委會副主任.計算語言學專委會委員,《中文信息學報》編委。中國計算機學會中文信息技術專委會委員,YOCSEF委員。曾任IJCNLP、AIRS等國際會議的程式委員會委員,以及全國信息檢索會議NCIRCS的程式委貫會主席,JSCL的多屬委員等。主要研究方向為信息檢索和自然語言處理,主持多項國家、部委、國際金作、企業合作等科研項目.在相關領域發表論文60餘篇。
圖書目錄
序
前言
作者簡介
教學建議
第1章 緒論
1.1 信息檢索簡介
1.1.1 信息檢索的概念和處理對象
1.1.2 信息檢索的基本流程
1.1.3 與信息檢索相關的學科
1.2 信息檢索的研究內容
1.2.1 信息檢索要解決的問題
1.2.2 信息檢索中的基礎研究課題
1.2.3 信息檢索中的關鍵技術
1.2.4 信息檢索中的套用研究
1.3 信息檢索的歷史、現狀與未來
1.3.1 信息檢索的歷史
1.3.2 信息檢索的現狀與未來
1.4 本書結構
本章小結
思考練習
第2章 信息檢索模型
2.1 信息檢索模型的定義和分類
2.1.1 信息檢索模型的定義
2.1.2 信息檢索模型的分類
2.2 布爾模型
2.2.1 布爾模型的定義
2.2.2 布爾模型示例
2.3 向量空間模型
2.3.1 向量空間模型的定義
2.3.2 常見相似度計算方法
2.3.3 向量空間模型與布爾模型的比較
2.4 機率模型
2.4.1 機率模型的定義
2.4.2 機率模型的優缺點
2.5 擴展布爾模型
2.5.1 擴展布爾模型簡介
2.5.2 基本模糊集合模型
2.5.3 擴展模糊集合模型
2.6 統計語言模型
2.6.1 語言模型簡介
2.6.2 數據稀疏和平滑
2.6.3 基於語言模型的檢索模型
2.6.4 基於語言模型的信息檢索模型的優缺點分析
2.7 隱性語義索引模型
2.7.1 隱性語義索引
2.7.2 隱性語義索引模型原理
2.7.3 隱性語義索引實例
2.7.4 隱性語義索引模型的特點
2.8 基於本體論的模型
2.8.1 本體論的概念
2.8.2 描述本體的語言
2.8.3 本體的構造
2.8.4 常用的本體庫簡介
2.8.5 本體論在信息檢索系統中的套用
本章小結
思考練習
參考文獻
第3章 信息檢索系統的評價
3.1 引言
3.2 性能評價指標
3.2.1 準確率和召回率
3.2.2 單值評價方法
3.2.3 一些特殊的評價方法
3.2.4 其他測度方法
3.3 國外信息檢索評測
3.3.1 TREC評測
3.3.2 NTCIR評測
3.3.3 CLEF評測
3.4 國內信息檢索評測
3.4.1 863信息檢索評測
3.4.2 SEWM中文Web評測
3.5 信息檢索評價的研究
3.5.1 現有研究成果介紹
3.5.2 今後的研究問題與趨勢
本章小結
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參考文獻
第4章 文本操作技術
4.1 引言
4.2 英文詞法分析
4.2.1 斷詞
4.2.2 詞幹提取
4.3 中文詞法分析
4.3.1 最大匹配法
4.3.2 歧義詞切分
4.3.3 未登錄詞識別
4.3.4 分詞系統介紹
4.3.5 語料及評測
4.4 相關資源
4.4.1 停用詞表
4.4.2 詞典資源
4.5 英文拼寫檢查
4.5.1 形態還原
4.5.2 詞語相似度計算
本章小結
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參考文獻
第5章 文本索引和搜尋
5.1 引言
5.2 倒排檔案
5.2.1 倒排檔案簡介
5.2.2 倒排檔案的使用
5.2.3 倒排檔案的建立
5.2.4 倒排檔案的維護
5.2.5 倒排檔案的壓縮
5.2.6 倒排檔案性能分析
5.3 辭彙表的存取
5.3.1 排序數組
5.3.2 B樹
5.3.3 Trie樹
5.4 後綴數組
5.4.1 後綴數組的構造
5.4.2 後綴數組的使用
5.4.3 後綴數組的分析
5.5 簽名檔案
5.5.1 簽名檔案的構造
5.5.2 簽名檔案的使用和維護
5.5.3 簽名檔案的分析
5.6 文本搜尋技術
5.6.1 BF算法
5.6.2 KMP算法
5.6.3 BM算法
5.6.4 精確模式匹配算法的選擇
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參考文獻
第6章 查詢處理技術
6.1 引言
6.2 查詢構造方法
6.2.1 單一詞查詢
6.2.2 上下文查詢
6.2.3 布爾查詢
6.3 相關反饋與查詢重構
6.3.1 向量空間模型中的反饋與查詢重構
6.3.2 機率模型中的反饋與查詢重構
6.3.3 布爾模型中的反饋與查詢重構
6.3.4 相關反饋的評價
6.4 自動查詢擴展技術
6.4.1 查詢擴展的全局分析方法
6.4.2 查詢擴展的局部分析方法
6.4.3 基於詞典庫的查詢擴展
6.5 互動式查詢擴展
6.6 查詢處理的發展趨勢
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參考文獻
第7章 Web檢索技術
7.1 引言
7.2 Web檢索的工作流程及系統結構
7.2.1 工作流程
7.2.2 系統結構
7.3 Web數據的採集
7.3.1 Web數據採集系統的工作原理
7.3.2 Web數據採集系統的相關概念及協定
7.3.3 Web數據採集系統的基本結構
7.3.4 Web數據採集系統的分類
7.4 網頁的預處理
7.4.1 網頁去重
7.4.2 正文提取
7.5 相關性排序系統
7.5.1 早期的相關性排序技術
7.5.2 連結分析技術
7.5.3 多特徵融合的相關性排序算法
7.6 Web檢索系統的其他模組
本章小結
思考練習
參考文獻
第8章 分散式信息檢索
8.1 引言
8.2 分散式信息檢索系統體系結構
8.3 文檔集合的劃分
8.4 文檔集合的選擇
8.4.1 文檔集合的表示
8.4.2 集合選擇算法
8.4.3 文檔集合選擇算法的評價
8.5 檢索結果的合併
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參考文獻
第9章 Web信息檢索實踐
9.1 引言
9.2 利用Lucene建立索引
9.2.1 在Lucene中建立索引的主要步驟
9.2.2 基本索引程式
9.2.3 深入控制Lucene索引過程
9.2.4 與索引相關的並發問題
9.3 利用Lucene進行搜尋
9.3.1 IndexSearcher
9.3.2 Hits
9.3.3 Query與QueryParser
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參考資源
第10章 文本分類與聚類
10.1 引言
10.2 文本分類
10.2.1 文本分類概述
10.2.2 文本分類的過程
10.2.3 分類算法
10.2.4 文本分類的評估指標
10.2.5 相關評測和相關資源
10.3 文本聚類
10.3.1 文本聚類概述
10.3.2 層次聚類
10.3.3 基於劃分的聚類
10.3.4 基於密度的方法
10.3.5 自組織映射
10.3.6 基於模型的方法
10.3.7 文本聚類結果的描述
11.3.8 文本聚類的評價方法
本章小結
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參考文獻
第11章 信息過濾技術
11.1 引言
11.2 信息過濾的概念及主要研究內容
11.2.1 信息過濾的概念和主要特點
11.2.2 信息過濾與信息檢索、信息抽取以及分類等研究的區別
11.2.3 信息過濾系統的分類體系
11.3 信息過濾系統的結構及評價
11.3.1 信息過濾系統的組成
11.3.2 信息過濾系統的評價
11.4 基於內容的信息過濾
11.4.1 信息過濾中套用的統計模型
11.4.2 信息過濾中套用的文本分類方法
11.5 協作過濾
11.5.1 基於用戶的協作過濾
11.5.2 基於模型的協作過濾
11.5.3 基於項目的協作過濾
本章小結
思考練習
參考文獻
第12章 問答系統
12.1 引言
12.2 問答系統的發展歷程
12.3 問答系統的種類
12.3.1 問答系統分類方法
12.3.2 自然語言的資料庫問答系統
12.3.3 對話式問答系統
12.3.4 基於常問問題集的問答系統
12.3.5 基於大規模文檔集的問答系統
12.3.6 閱讀理解系統
12.3.7 基於知識庫的問答系統
12.4 基於常問問題集的問答系統實現
12.4.1 候選問題集的建立
12.4.2 句子相似度計算
12.5 基於大規模文檔集的問答系統實現
12.5.1 問答的任務與系統實現流程
12.5.2 問題分析
12.5.3 相關文檔檢索
12.5.4 句段檢索
12.5.5 答案抽取
12.5.6 問答結果的答案評測及其面對的問題和困難
本章小結
思考練習
參考文獻