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文檔簡介
1、在信息檢索領域中,傳統(tǒng)的文本檢索方式一直是搜索引擎的關鍵技術。然而隨著用戶要求的不斷提高,文件檢索技術的諸多問題逐漸成為了信息檢索技術的發(fā)展瓶頸,例如計算機對用戶查詢語句的理解與用戶真實查詢意圖之間差異的問題。為解決這樣的問題,本文試圖通過語義分析技術抽取文本背后的語義信息,并結合原有的信息檢索評分公式給出了計算文本語義相似度的相似度計算模型,提高語義檢索的效果。希望通過計算文本之間語義的關聯(lián),以替代傳統(tǒng)的單純地通過關鍵字匹配技術,達到
2、提高信息檢索質量的目的。
本文在前人的研究成果之上,針對語義檢索和語義分析的一些問題,給出了基于句型識別的語義分析方法,同時在原有的相似度計算模型的基礎之上做出改進,實現(xiàn)文本語義相似度計算功能。具體的工作有,第一、在原有的語義分析技術基礎之上,結合漢語句式繁多語法結構復雜等特點,給出了基于句型識別方式的語義分析方法。本文試圖在語義分析過程中,以對漢語語句句型的評判為依據(jù),提取文本的語義信息。第二、針對文本語義信息的特點,給
3、出了描述語義信息的結構。采用語義圖的方式表示漢語語句的語義,其中語義圖的片段由一種“n元組”的結構表示。第三、依托原有的信息檢索相似度模型,給出了計算文本之間語義相似度的相似度計算模型。由于語義信息結構相對復雜,同時具備層次結構,所以需要對原有的評分公式做一些調整,以適應本文的要求。第四、針對本文給出的語義檢索思想,完成相關技術的實現(xiàn)和實驗仿真。
目前,實驗室的項目已經(jīng)完成,本文給出的語義檢索的思想也被應用到該項目中,系統(tǒng)
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