基于概念语义同义扩展的文本检索研究

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.     

面向主题的概念检索研究

该文提出了一种基于概念网络和主题概念树的面向主题的文本检索算法。依托概念网络建立主题概念树,利用主题概念树对用户的查询请求进行语义扩展,实现同义和语义蕴涵检索。关联度的计算模型考虑了词与词之间,句与句之间的语义激励。通过关联度在主题概念树上的传播模型,实现复合概念关联度的计算。检索结果按关联度大小降序排列。基于主题概念树的概念检索导航为用户检索提供了便利。     

面向文本检索的语义计算

随着信息社会尤其是互联网的发展,人们对文本检索的要求越来越高．作为对传统关键词匹配技术的改进,智能检索研究已经成为热点,并将是支撑下一代互联网的核心技术之一．将语义计算技术应用于文本检索,是智能检索的重要方向．文中在文本检索的两个关键技术（“标引”和“相似度计算”）中引入语义计算技术,用浅层语义来指导检索过程,提高检索准确率．针对“标引”技术,提出了语义树模型;针对“相似度计算”,基于语义张量的概念,结合自然语言处理的一些技术,提出三个可计算的窗口模型来近似语义张量的核心思想．以上工作在一定程度上实现了语义计算的功能．利用TREC数据集进行的评测表明,采用了语义计算技术后,文本检索的准确率可以提高10％左右．     

局部上下文分析剪枝概念树的查询扩展

介绍一种局部上下文分析（LCA）剪枝概念树的方法。利用LCA方法初次检索的与原查询最相关的文章作为备选扩展词的来源,用扩展词剪枝语义词典构造的概念树,补充概念树上不存在的新词,并重新计算扩展词权重。实验表明,在相同的实验条件下该扩展方法查询性能有较大的提高。     

基于概念语义相似度计算模型的信息检索研究

以电子商务领域本体为基础,旨在提出一种改进的基于概念语义相似度计算模型,该模型结合基于距离和基于内容两个方面,能够更为全面精确地量化本体中概念结点之间的语义相似度。据此,进行查询关键词集概念扩展和查询与结果文档的相似度计算,最终形成检索算法。实验对比于Lucene检索算法,通过选取热点概念关键词从准确率、召回率、响应速度3个指标来评估检索算法的性能。实验证明,提出的检索算法与基于Lucene的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。     

基于概念关联度的智能检索研究

为提高智能检索系统的查准率和查全率,分析了目前查询扩展方法存在的不足,考虑计算有向边权重的因子对语义距离的影响,对基于语义相似度的计算方法进行优化,提出了一个计算用户查询与文档相关性之间关联度的表达式.利用构建的领域本体量化概念间的关联程度,通过计算合理的相似度与相关度的权重来进行查询扩展,并设计了一个基于概念关联度的语义检索模型,将检索结果按关联度排序显示.实验表明,该方法在确保查准率的前提下能有效提高查全率.     

基于HowNet查询扩展方法的探究

考虑到查询扩展方法在信息检索中很少考虑词语的顺序、分布和词条概念关系等因素,难以在信息检索中对文本相似性做出全方位的度量。针对这种情况,基于词语概念本体How Net对词序、词距、扩展词权重特征进行概念相关性度量,并将词语相关性度量作为特征词权重因子引入文本检索过程中,实现了一种改进的特征量化方法。Top-N检索结果的实验表明,采用的方法使得系统整体性能获得有效提升。     

基于多模态概念关联图的视频检索

为了有效地提高基于概念的视频检索的检索性能,提出一种新颖的基于多模态概念关联图的视频检索方法.首先通过分析查询与概念之间的组织关系得到网状关系模型描述,并基于该模型构建概念关联图;然后提出查询与概念的多模态映射结构,将多模态查询融入概念关联图,增强概念扩展的针对性;之后使用流形排序动态地扩展索引概念集;全局稳态后采用正交的概念融合方法计算视频索引值,用于视频检索.与多种典型的基于概念的视频检索方法相比,文中方法的平均检索精度增幅达14.6%～86.2%.此外,实验结果表明,该方法在实际的交互式视频检索系统中也具有良好的适用性.     

一种基于主题树模型的Web主题检索算法

面向主题的Web检索是当前的一个研究热点。而常规的关键词检索方式的主要缺点是不能准确地表达用户的查询意图。为此,文章在概念语义空间的基础上构建了一个新的主题树模型,并提出了一种基于主题树模型的主题扩展算法,可应用于主题检索;同时,提出了主题偏移度和切题度等概念,用于动态跟踪用户的检索过程以进行查询反馈。实验表明,主题树模型及相关的检索算法,能对主题检索进行有效地扩展,减少用户检索过程中产生的主题漂移,提高检索的速度和查准率。     

基于查询扩展词条加权的文本检索研究

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...     

教学资源概念查询扩展研究

查询扩展是在原查询词的基础上加入与用户查询词相关的词或者词组,组成新的、更准确的查询序列,使扩展后的查询序列能更清晰地表达用户的查询请求,克服自然语言的“二义性”。基于《计算机网络》概念语义网络能更加有效地找出计算机网络领域内查询词的概念词及扩展概念词,并向上拓展将各个查询词的原始语义关系联接起来,解决了查询词之间缺乏联系的问题,为扩展检索的实现奠定基础。描述了概念语义网络的生成方法、关联概念树的抽取方法和查询扩展检索的计算机实现流程,为教学资源领域的在线学习提供了技术支持。     

基于局部共现分析和概念语义的查询扩展研究

针对信息检索中文档与查询之间的词不匹配问题,提出了一种基于共现分析和概念语义的查询扩展方法.该方法结合概念语义空间和局部共现分析来实现扩展,并改进了扩展词筛选函数.实验结果表明,该方法对于传统的查询扩展技术的信息查询效果有了很大提高,具有较好的查询性能.     

基于领域本体的语义查询扩展

在信息检索研究领域,资源与查询词的匹配决定信息检索质量。现有检索方法的检索结果存在过多不相关信息,不能很好满足用户需求。针对传统信息检索存在的问题与当前语义查询扩展方法的特点,本文在分析各种语义查询扩展方法及其相关研究的基础上,提出一种改进的基于领域本体的语义查询扩展方法。该方法论通过本体模型和概念相似度的计算对检索信息进行检索意图树的构建并扩展;然后在资源本体中以最短路径的方式搜索资源。实验结果表明,本文方法相较其他查询扩展方法能得到更好的检索结果。     

基于本体概念的柔性相似度计算方法研究

本体可以提供强大的知识表示方法,是信息检索领域中的重要内容。传统的本体概念相似度计算方法大多采用特定于描述语言的通用推理服务来进行匹配,这些方法忽略了概念的语义信息。通过设计一个基于OWL本体的语义检索模型,介绍了如何通过概念的属性以及层次关系来表达概念的语义,计算概念间的柔性相似度。实验结果表明,该方法能充分利用OWL属性特征与层次关系来计算相关概念之间的柔性相似度,可以根据需要动态地调节匹配范围,并给出其在文本分类中的应用。     

基于UDDI Registry的智能检索引擎的研究

随着Web Services技术的不断成熟和发展,存储在UDDI Registry中的Web Service信息将会变得越来越庞大,如何从UDDI Registry浩如烟海的信息资源中为用户快速、方便、准确地检索出满足需求的Web Service,将变得十分重要.而传统的基于关键词匹配的检索技术已不能满足用户准确而全面定位信息的要求.因此,以Web Service的文本描述信息为研究对象,运用文本挖掘相关方法,构建出用户概念空间,对用户提出的查询要求进行概念检索.着重介绍了用户概念空间的构建方法以及概念检索的匹配运算过程,并给出了应用于UDDI Registry的一种智能检索引擎系统模型.     

基于概念语义树的语义相似度计算方法研究

现在信息检索的应用已经越来越广泛,但要在具体领域中做到准确搜索,仍然是一件比较难的事情。该文提出一种基于概念语义树的语义相似度计算方法,综合考虑了概念的语义关系、层次结构和继承关系等因素,尽可能的地提高在特定领域中的信息检索效率,并最后通过实验,验证了该方法的可行性。     

概念向量文本聚类算法

为了解决基于传统关键词的文本聚类算法没有考虑特征关键词之间的相关性,而导致文本向量概念表达不够准确,提出基于概念向量的文本聚类算法TCBCV(Text Clustering Based on Concept Vector),采用HowNet的概念属性,并利用语义场密度和义原在概念树的权值选取合适的义原作为关键词的概念,实现关键词到概念的映射,不仅增加了文本之间的语义关系,而且降低了向量维度,将其应用于文本聚类,能够提高文本聚类效果。实验结果表明,该算法在文本聚类的准确率和召回率上都得到了较大的提高。