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文檔簡介
1、企業(yè)信息檢索是信息檢索領(lǐng)域的一個重要分支,其目的就是研究如何在一個相對較小的數(shù)據(jù)范圍內(nèi)有效地管理知識、組織信息,為提高企業(yè)管理者的領(lǐng)導(dǎo)能力和員工的工作效率提供服務(wù)。企業(yè)信息檢索是一個綜合性的課題,涉及文本檢索、信息提取、自然語言處理等多個學(xué)科;又是一個前沿性課題,引領(lǐng)信息檢索向著更加精確化和更高的知識表達層次前進。 企業(yè)信息檢索的研究引起人們越來越多的關(guān)注。國際文本檢索會議將企業(yè)信息檢索列為信息檢索領(lǐng)域重要的研究課題之一,開展了
2、企業(yè)信息檢索評測任務(wù)。評測在統(tǒng)一的平臺下進行,主要分為專家檢索和郵件檢索兩個子任務(wù)。本文圍繞著兩個任務(wù)開展了對象檢索相關(guān)技術(shù)的研究,旨在解決企業(yè)信息檢索中異構(gòu)信息整合和檢索效果改進等問題,主要成果如下: 第一,探討了基于文檔的專家檢索方法。主要包括專家定位和專家檢索的文本建模方法研究。首先,研究了基于規(guī)則的專家定位方法。對專家重名引起的歧義問題,采用啟發(fā)式規(guī)則進行重名消歧。其次,探討了語言建模方法在專家檢索中的應(yīng)用。實現(xiàn)了兩種基
3、于語言模型的專家檢索基本方法,并應(yīng)用分層剖析法加以分析比較。最后,研究了基于相關(guān)反饋的專家檢索方法。提出了反饋式專家檢索模型,將專家檢索轉(zhuǎn)化為相關(guān)反饋問題,可充分利用在相關(guān)反饋問題上豐富的研究成果來解決專家檢索問題。實驗結(jié)果表明,本文的方法不僅易于工程實現(xiàn),能夠與傳統(tǒng)文檔檢索有機結(jié)合,而且可以在保證檢索精度的情況下提高檢索效率,以達到快速準確處理較大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。 第二,探討了企業(yè)信息檢索中的對象建模方法。主要包括對象的定義、
4、對象信息提取和對象模型的分析。首先,給出了企業(yè)信息檢索中的對象的定義。針對本文研究的專家檢索和郵件檢索,明確了對象的屬性和關(guān)系。接著探討了信息提取方法在對象屬性提取和關(guān)系挖掘中的應(yīng)用。對于專家對象,提出了專家的文本經(jīng)驗元屬性以及基于窗口的經(jīng)驗元屬性提取策略,將程序設(shè)計中的經(jīng)驗元概念擴展到語義層次。然后,分析了郵件對象模型。最后,探討了專家對象模型,提出了基于機率比關(guān)系的文檔向量模型為專家建模,克服了傳統(tǒng)方法“偏愛”高頻度專家的問題。實驗
5、結(jié)果表明,本文的方法能夠很好地提高專家檢索的精度,具有良好的應(yīng)用前景。 第三,探討了基于對象的企業(yè)信息檢索方法。我們期望能夠采用基于對象的建模方法解決對象檢索問題。首先,給出了基于對象的檢索的數(shù)學(xué)模型,并且從理論上分析了對象排序算法,提出了相似度、置信度和重要度三個方面相結(jié)合的對象排序策略。在此基礎(chǔ)上,分別實現(xiàn)了基于對象的專家檢索方法與基于對象的郵件檢索方法。最后,通過擴展基于對象的檢索模型,提出了統(tǒng)一的多類對象混合檢索方法。實
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