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文檔簡介
1、隨著信息時代的到來,互聯(lián)網(wǎng)上博客用戶急劇增加,博客搜索系統(tǒng)成為博客們獲取信息的必不可少的工具。本文針對當(dāng)前急劇增長的博客用戶的需求研究了博客搜索中主題檢索和相關(guān)文檔觀點分類技術(shù)。
信息檢索的任務(wù)是根據(jù)用戶提交的關(guān)鍵詞在文檔集中為用戶檢出最相關(guān)的子文檔集,或者按檢出的文檔與關(guān)鍵詞的相關(guān)程度進行排序,作為對檢索用戶所提出查詢的回應(yīng)。目前的信息檢索系統(tǒng)已經(jīng)能夠為用戶提供大量的檢索結(jié)果,初步解決了“查到”的問題。例如用谷歌檢索“黑
2、龍江工程學(xué)院”可檢索到2,640,000個網(wǎng)頁,即使要求搜索到的頁面中必須是完整的“黑龍江工程學(xué)院”這個字符串,可檢索到的頁面仍然高達148,000項。但是用戶不可能對檢索到的網(wǎng)頁全部進行瀏覽,這就需要對檢索到的結(jié)果文檔集進行排序。如何對結(jié)果文檔集進行排序是當(dāng)前信息檢索技術(shù)中研究的主題之一。
主題檢索中,由于查詢主題大多比較短(TREC2006的851至900的50個主題
3、查詢中,由于大量的同義詞和多義詞的存在,用戶提交的查詢詞和相關(guān)文檔中使用的詞往往不一樣,這就引發(fā)了關(guān)鍵字查詢中的詞典問題。本文引用查詢擴展的思想,使用偽反饋技術(shù),將系統(tǒng)首次檢索得到的前五篇文檔作為相關(guān)文檔再次檢索,進而提高系統(tǒng)的檢索性能。相關(guān)文檔觀點分類技術(shù)目前仍處在起步階段,盡管傳統(tǒng)的文本自動分類技術(shù)已有相當(dāng)?shù)幕A(chǔ),但其與相關(guān)文檔觀點分類又有著本質(zhì)的不同。它們有著不同的分類依據(jù)。文本分類是將文本按其所屬學(xué)科門類歸類,是對事實的客觀分類
4、;而文本觀點分類則是按文本所體現(xiàn)的作者的觀點將其歸為相應(yīng)的類別,重在觀點,主觀性較強。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入相關(guān)文檔觀點分類,借用傳統(tǒng)文本分類的思想,將觀點分類問題轉(zhuǎn)化為特征項的選取問題,繼而又利用詞的統(tǒng)計分布特性來計算特征項的權(quán)值。
一方面,本文討論了解決短查詢問題的查詢擴展技術(shù)及其在博客搜索相關(guān)性檢索方面的應(yīng)用;另一方面,本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入相關(guān)文檔觀點分類,用文檔的向量空間作為特征項的分布空間,利用詞的統(tǒng)計分布作為詞的
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