智能化信息检索技术的分析及设计

随着人们对信息化技术的要求提高,信息化检索技术也呈现智能化的发展,研究智能化信息检索技术能够提升人们在信息检索中的便捷性,获得更好的信息服务。同时,信息检索设计涉及复杂的专业技术,提升信息检索的智能化也是信息设计的重要内容。本文主要分析了信息检索技术的基础理论,并针对信息检索技术的发展趋势及要求进行了阐述,最后研究了智能化信息检索技术设计,从而为信息检索技术的发展提供理论参考。     

中文问答系统中问题理解的算法研究

问答系统能够用准确、简洁的答案回答用户提出的问题。问题理解是其首要的分析工作。本文应用了基于规则的问题分类方法,提出了一种基于维基百科关键词扩展和基于同义词的关键词扩展相结合,并对问题中的关键词进行重要性标识的问题理解方法。实验结果证明,该方法对提高问题分类的准确率有较好的效果。     

问答系统的汉语分词算法研究

当前自动问答系统被广泛的应用,而中文分词的正确率和分词速率将直接影响到问答系统的最终执行效率,这使得中文分词技术的研究逐渐深入。本文通过对分词算法的研究,结合目前常见的几种分词算法,对已有的FMM算法(最大正向匹配算法)做了改进,得到了正向递增匹配算法,并通过实验对该改进算法做出了简单评测。     

基于VSM的权重改进文档相似度算法研究

向量空间模型是以索引项权重为核心的模型,索引项权重对文本分类、检索的效果起着决定性的作用.文中提出了一个基于关键词的权重改进传统向量空间模型的权重算法.基于改进索引项权重的向量空间模型除了考虑原有索引项权重还考虑了文档中关键词的权重.通过特定领域FAQ的检索测试结果表明,改进的算法很大程度上提高了检索的查准率、查全率.