排序方式: 共有110条查询结果,搜索用时 0 毫秒
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排序是信息检索中的一个重要的环节,当今已经提出百余种用于构建排序函数的特征,如何利用这些特征构建更有效的排序函数成为当今的一个热点问题,因此排序学习(learningtorank)作为信息检索与机器学习的交叉学科,越来越受到人们的重视.根据不同的原则,查询可以分为不同的类别.不同类别的查询,排序特征的重要性不同,在排序函数的构建过程中的权重也会不同.为所有的查询都采用统一的排序函数是不合理的.针对这一问题,首先对利用关键词匹配原则得到的查询特征进行分析,选择出适当的查询特征集合构建查询特征向量,然后基于查询特征向量之间的距离对查询进行聚类,并为每个聚类类别学习得到排序函数,最后为一个新来的查询选择最适合的排序函数对文档进行排序.实验结果显示,在经过查询特征选择的查询聚类基础上得到的排序函数,和在所有的查询类别上得到的排序函数,两者的性能具有可比性,甚至前者优于后者. 相似文献
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搜索引擎性能评估是信息检索界一个重要课题.长查询具有较为丰富的信息内容,能更加准确地描述用户的信息需求.在此基础上文中提出长查询用户满意度分析的整体框架,定义用户满意度的概念,并在用户日志中提取相关用户行为特征,应用决策树和SVM两种分类算法评测用户满意度.在大规模商业搜索引擎日志上完成的实验结果证明了这套评价体系的有效性.结果表明,用户对于查询满意和不满意的分类准确率分别达到86%和70%. 相似文献
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用于信息检索的古文统计分析 总被引:1,自引:1,他引:0
根据中文古籍信息检索技术的需求,本文在大规模语料库上对古汉语进行了统计分析。首先给出了在信息处理中多个专用语料库的动态知识合并的方法。在此基础上,对三千五百万字的中文古籍语料进行了统计分析,总结出在古汉语中,汉字在高频字上集中分布而在低频字上相当散布,且总体变化成指数递减的规律,并对二元语法进行了分析。然后分别与现代汉语的单字及双字进行比较,得出相应结论,并按照使用频度,把古汉语的汉字进行了分类。最后,这些统计学习到的知识,在中文古籍信息检索系统中得到了实际的应用。 相似文献
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在Internet中,由于海量数据的多样性,在分布式数据集合上进行有效的检索就成为Web信息检索的一种必要方式。由此,引出多个检索结果的融合问题。对不同检索结果的相似度评分可能完全不可比的情况,本文给出一种新的解决方案:按位加权插入合并算法。在18GB的大规模web标准测试集上的实验证明,该算法始终能够提高综合检索性能,且分布数据集检索结果越好,则合并后性能改善越多。其中系统平均精度提高接近10%,突破了传统方法对分布数据集结果合并的综合效果总是低于使用集中数据集检索的性能局限。 相似文献
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《四库全书》是中文古籍的经典和代表。对《四库全书》的整理,可以为其它古籍的整理积累和提供经验。本系统属于《四库全书》电子版专用OCR系统的预处理配套系统,主要功能是对《四库全书》的页面图象进行分析和理解,分离图象中的汉字用于识别和统计,获取版面结构以便于重编和出版。《四库全书》属于手写木版印刷,版面有一定规范,但形式多样、结构复杂、图象质量和字体大小有差异,版面分析的难度很大。本系统采用了自顶向下方法与自底向上方法相结合、自动处理与人工修正相结合的设计思想。从实用情况看,本系统已经能够自动采用相应算法,处理多种规范和准规范的版面,并提供方便的人工辅助纠错功能,保障了预处理工作的顺利进行,也为识别系统的学习建库和识别创造了良好的条件。 相似文献
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基于统计分词的中文网页分类 总被引:9,自引:3,他引:9
本文将基于统计的二元分词方法应用于中文网页分类,实现了在事先没有词表的情况下通过统计构造二字词词表,从而根据网页中的文本进行分词,进而进行网页的分类。因特网上不同类型和来源的文本内容用词风格和类型存在相当的差别,新词不断出现,而且易于获得大量的同类型文本作为训练语料。这些都为实现统计分词提供了条件。本文通过试验测试了统计分词构造二字词表用于中文网页分类的效果。试验表明,在统计阈值选择合适的时候,通过构建的词表进行分词进而进行网页分类,能有效地提高网页分类的分类精度。此外,本文还分析了单字和分词对于文本分类的不同影响及其原因。 相似文献
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基于Web-Log Mining的Web文档聚类 总被引:22,自引:0,他引:22
速度和效果是聚类算法面临的两大问题.DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)是典型的基于密度的一种聚类方法,对于大型数据库的聚类实验显示了它在速度上的优越性.提出了一种基于密度的递归聚类算法(recursive density based clustering algorithm,简称RDBC),此算法可以智能地、动态地修改其密度参数.RDBC是基于DBSCAN的一种改进算法,其运算复杂度和DBSCAN相同.通过在Web文档上的聚类实验,结果表明,RDBC不但保留了DBSCAN高速度的优点,而且聚类效果大大优于DBSCAN. 相似文献