基于語(yǔ)義詞典和局部分析的查詢(xún)擴(kuò)展研究.pdf

1、分類(lèi)號(hào)!旦窆曼UDC㈣州7Illlllllll0Ⅲ5m0IlY181密級(jí)金殛學(xué)校代碼堇Q壘窆2劣多凄理歹大穿學(xué)位論文題目叁土適鑒塑甚壟魚(yú)疊僉盤(pán)鮑查塑芷墾塹壅英文題目墨!叢魚(yú)i曼墨Q量Q叢曼!Y基丕P壘n墨iQ塾旦壘墨曼魚(yú)QnS曼嬰壘衛(wèi)!i曼Qi亟iQ塾壘!Y壘墜亟l＆5鎏!：』鱉n壘!Y墨i曼_研究生姓名塹鲞壹指導(dǎo)教師姓名——墮壘墜一職稱(chēng)—型整L學(xué)位姓名——職稱(chēng)——學(xué)位副指導(dǎo)教師單位名稱(chēng)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士430070——郵編——學(xué)科專(zhuān)業(yè)名

2、稱(chēng)廛旦墼堂碩士論文提交日期!Q!Q：!!論文答辯日期學(xué)位授予單位盍墨壟三盤(pán)堂學(xué)位授予日期答辯委員會(huì)主席奎丕墨評(píng)閱人至墾盍至鮭蕉2010年11月摘要自互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后，互聯(lián)網(wǎng)在各領(lǐng)域發(fā)展迅猛，知識(shí)與信息呈指數(shù)增長(zhǎng)。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)的知識(shí)泛濫使得互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)備受困擾。為了解決信息過(guò)載的問(wèn)題，許多商用搜索引擎成為了信息檢索的重要手段。用戶(hù)通過(guò)搜索引擎，輸入相關(guān)關(guān)鍵詞就會(huì)得到包含關(guān)鍵詞的信息。但是文檔與查詢(xún)?cè)~之間的不精確匹配影響了信息檢索的效果。為了解

3、決詞不匹配問(wèn)題，可以采用查詢(xún)擴(kuò)展的方法，根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息或語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行擴(kuò)展。查詢(xún)擴(kuò)展常用技術(shù)方法如下：基于全局分析的查詢(xún)擴(kuò)展、基于局部分析的查詢(xún)擴(kuò)展、基于局部分析的查詢(xún)擴(kuò)展、基于語(yǔ)義詞典的查詢(xún)擴(kuò)展等。全局分析和局部分析都是以查詢(xún)?cè)~為中心機(jī)械匹配的查詢(xún)方法，不能從根本上消除用戶(hù)查詢(xún)意圖與檢索的語(yǔ)義偏差；利用語(yǔ)義知識(shí)詞典的查詢(xún)擴(kuò)展方法能消除語(yǔ)義偏差而且不需要大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的支持，缺點(diǎn)是非即時(shí)性，特別是在時(shí)效性比較強(qiáng)的領(lǐng)域表現(xiàn)的較為明顯

4、。通過(guò)吸收語(yǔ)義擴(kuò)展和統(tǒng)計(jì)擴(kuò)展的長(zhǎng)處，本文章對(duì)查詢(xún)擴(kuò)展問(wèn)題展開(kāi)了一系列研究。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于以下2個(gè)方面：1提出了一種新的計(jì)算詞語(yǔ)相關(guān)度的算法，并在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種基于語(yǔ)義詞典和局部分析的查詢(xún)擴(kuò)展算法。算法通過(guò)語(yǔ)義詞典WordNet和局部分析技術(shù)獲得擴(kuò)展詞之后，運(yùn)用權(quán)重調(diào)節(jié)技術(shù)，將兩種擴(kuò)展詞加以融合，得到更多的擴(kuò)展詞。另外，本文也解決了多查詢(xún)?cè)~的問(wèn)題，使得此算法的實(shí)用價(jià)值更高。2設(shè)計(jì)了一種可以迭代計(jì)算詞的相關(guān)度和短文本的相關(guān)度的算法并