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基于关键词与语义概念结合的信息检索研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对关键词和概念检索的原理进行分析后,提出了一种基于语义概念检索的向量空间模型以及该模型与关键词检索结合的检索方法。在不同的检索领域,可以通过调整该检索方法中的结合参数达到最好的检索效果。实验结果表明,语义概念检索的向量空间模型的性能优于关键词检索的向量空间模型;结合检索方法既能保留关键词检索和概念检索的优点,也能弥补各自的不足。 相似文献
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搜索引擎结果中Web文档的排序研究 总被引:1,自引:0,他引:1
信息检索结果中,如何对检索结果进行排序在很大程度上影响了用户所得到的检索结果。对现存典型的词频统计排序技术和超链分析排序技术进行了分析,并借助向量空间模型,提出了一种基于概念语义的查询词-文档相似度排序方法。 相似文献
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张映海 《计算机与数字工程》2008,36(4):68-71
对TF-IDF分析后,提出一种已有关键词的文本的词条权重计算方法(TKSM),并以此构造基于概念语义同义扩展的文本检索模型(CSSERM) .实验表明,该模型的综合性能优于关键词检索模型,但精确率较关键词模型稍有降低.为此,构造基于概念同义扩展的文本检索模型与关键词模型结合的检索模型,两者的结合比例调整适当,能平衡检索系统的准确率与召回率,获得更好的检索效果. 相似文献
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张映海 《计算机工程与应用》2008,44(26):154-157
分析了概念在语义层次上的扩展,将概念树中的父子概念关系用词语的相似度进行量化。提出了检索概念权重计算的两种方法和一种基于检索概念的文本概念权重计算方法,并将这些方法用于中文文本检索,因此,构建了基于概念树扩展的两个文本检索模型。实验显示,这两个检索模型的精确率与关键词检索模型保持基本一致,召回率却得到较大提高。 相似文献
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基于查询扩展词条加权的文本检索研究 总被引:1,自引:1,他引:0
本文分析了关键词检索文本,由于其查询词没有扩展导致检全率低;而概念检索文本虽然部分有检索词扩展,但是查询词权重与原查询词没有区分.为此,本文利用词条间的语义相似度,提出一种查询扩展词条权重计算方法--展开减小法,并将查询词以及扩展词经展开减小法计算权重后构建向量空间模型检索文本.实验表明,构建的检索模型检索文本,其综合... 相似文献
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