需求概念圖導引下的網(wǎng)頁檢索結果分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在現(xiàn)代社會，網(wǎng)絡是信息的重要來源，而搜索引擎是網(wǎng)絡資源的主要入口。能否快速準確地獲取所需信息很大程度上取決于搜索引擎性能的優(yōu)劣。目前的搜索引擎大多基于布爾模型、向量空間模型和語言模型，將需求和網(wǎng)頁視為離散的詞匯集合，只考慮詞匯的共現(xiàn)。這些模型割裂了詞匯間的聯(lián)系，忽略了文本蘊涵的語義信息，帶來大量噪聲，導致精確度偏低。針對上述問題，學者們提出多種基于語義的檢索模型。
　　基于內(nèi)涵語義的概念圖模型試圖構建文本的概念圖，還原文本所表達的

2、概念并重建概念間的關聯(lián)。由于概念圖能夠較好地表示文本語義信息，可以將概念圖作為文本的語義表示方法，應用到語義檢索。
　　本文的工作包括四個部分。第一部分提出基于概念圖的網(wǎng)頁檢索結果分析框架，并在該框架下對若干實例進行人工分析。
　　第二部分在需求概念圖導引下對網(wǎng)頁摘要進行標引生成精簡摘要概念圖，這種方法避開網(wǎng)頁標引，關注相對簡單的摘要標引，自動化程度高且不依賴完全句法分析。
　　第三部分分析網(wǎng)頁檢索的錯誤結果歸納錯誤類

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