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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及,Internet上的資源以指數(shù)級(jí)迅速增長(zhǎng),這不僅為我們提供了博大的信息資源,也伴隨著信息爆炸的問(wèn)題。面對(duì)紛繁復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)資源,如何從海量的信息中獲取自己所需的信息,也就是檢索系統(tǒng)如何從海量文檔中返回出最符合用戶需求的候選文檔,成為了現(xiàn)在最關(guān)注的問(wèn)題。
目前的信息檢索系統(tǒng)只能提供給使用者有限的幫助,檢索的準(zhǔn)確率低下,大量的信息不僅不能給用戶提供幫助,反而帶來(lái)了不小的困擾。這個(gè)問(wèn)題的癥結(jié)在
2、于現(xiàn)有的大部分檢索系統(tǒng)采用的是如布爾模型等的“離散型”模型,用戶的需求和文檔被表示成離散的、無(wú)關(guān)的字串,從而喪失了它們概念上的完整性,帶來(lái)了新的噪聲。一個(gè)可行的方案是將自然語(yǔ)言理解的手段引入到檢索中,通過(guò)深層次的語(yǔ)義分析來(lái)提高檢索的準(zhǔn)確率。具體的說(shuō),就是應(yīng)用語(yǔ)義分析的方法標(biāo)引需求和文檔,標(biāo)引的基本單位不再是字串,而是完整的概念。這樣就構(gòu)建了需求和文檔中概念之間的關(guān)系。
本文研究的是漢語(yǔ)用戶需求的概念分析,這是中文概念檢索系統(tǒng)必
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