基於概念的信息檢索方法

內容簡介

《智慧型信息化處理與知識服務叢書：基於概念的信息檢索方法》中的概念是指描述意義的一個基本單元。人類理解自然語言的過程是一個語義概念的聯想和關聯的過程，這種功能是由人類大腦中幾百億個神經元構成的複雜生理組織所提供的。把和文本主題相關的概念中所蘊含的語義知識融合到文檔和查詢表征模型中將是構建基於語義的信息檢索模型的一個途徑，也是《智慧型信息化處理與知識服務叢書：基於概念的信息檢索方法》中重點要解決的問題。《智慧型信息化處理與知識服務叢書：基於概念的信息檢索方法》針對基於概念的文本信息檢索系統的各個方面進行了系統的研究，包括文本的概念標註的構建、概念的語義表征模型、基於概念的文檔和查詢模型平滑方法以及基於概念間語義相關性的檢索模型。櫻鍵戰

圖書目錄

第1章緒論

1.1 研究目的及意義墊料遙

1.2 主要內容及基本結構

1.3 組織結構

第2章相關研究工作概述

2.1 傳統信息檢索方法

2.2 基於語雄精放射言模型的檢索方法

2.2.1 查詢使然排序

2.2.2 相對熵排序

2.3 基於語義增強的檢索方法

2.3.1 查詢擴展

2.3.2 相關性反饋

2.3.3 主題模型

2.3.4 概念模型

2.3.5 文檔擴展

2.4 基於排序學習的檢索方法

2.5 中文文本索引方法

2.6 檢索模型的評價方法

2.7 文本的概念自動標註方法

第3章文本的概念標註方法

3.1 引言

3.2 基於領域辭典中概念的方法

3.3 基於維基百科概念的方法

3.3.1 維基百科概念庫的構建

3.3.2 基於排序學習的概念標註方法

3.3.3 特徵集

3.3.4 實驗配置

3.3.5 實驗結果分析

3.4 基於自動抽取概念的方法

3.5 本章小結

第4章概念的語義表征模型

4.1 引言

4.2 領域辭典中概念的表征

4.3 維基百科概念的表征

4.3.1 基於混合模型的方法

4.3.2 基於互信息的方法

4.4 概念間的語義相關度計算

4.5 本章小結

第5章基於概念的文檔平滑方法

5.1 引言

5.2 基於概念的文檔表征方法

5.2.1 基於領域辭典中概念的方法

5.2.2 基於維基百科概念的方法

5.3 文檔的語義平滑模型

5.4 專業領域文檔集的實驗

5.4.1 實驗配置

5.4.2 和傳統方法的比較

5.4.3 不同平滑參數的比較

5.5 新聞文檔集的實驗

5.5.1 實驗配置

5.5.2 和傳統模型的比較

5.5.3 不同平滑參數的比較

5.5.4 不同概念數的比甩巴櫃謎較

5.5.5 和其他概念表征方法的比較

5.5.6 和其他概念標註方法的比較

5.5.7 和其他文檔平滑方法的比較

5.6 本章小結

第6章基於概念的查詢平滑方法

6.1 引言

6.2 基於概念的查詢表征方法

6.2.1 基於偽相關反饋的方法

6.2.2 基於互動式選擇的方法

6.3 查詢的語義平滑模型

6.4 專業領域文檔集的實驗分析

6.4.1 實驗配置

6.4.2 和相關性模型的比較

6.4.3 不同平滑參數的比較

6.4.4 聯合平滑實驗

6.5 新聞文檔集的實驗分析

6.5.1 實驗配置

6.5.2 和相關性模型的比較

6.5.3 不同平滑參數的比較

6.5.4 和其他語義平滑方法的比較

6.5.5 和自動概念標註方法的比較

6.5.6 聯合平滑實驗

6.6 本章小結

第7章基於概念相關度的中文檢索模型

7.1 引言

7.2 檢索模型

7.2.1 查詢一文檔相關度計算

7.2.2 基於排序學習榜肯乃她棗遷的方法

7.2.3 特徵集

7.3 實驗配置

7.3.1 語料集

7.3.2 訓練樣本分組

7.3.3 特徵歸一化處理

7.4 實驗結果分析

7.4.1 和傳統模型的比較

7.4.2 和使用部分特徵集方法的比較

7.5 本危照章小結

第8章結論與展望

8.1 結論

8.2 展望

參考文獻

基於概念的信息檢索方法

基本介紹

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