基于概念圖的信息檢索查詢(xún)擴(kuò)展模型研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目前基于語(yǔ)義的信息檢索系統(tǒng)雖然能夠識(shí)別一定的語(yǔ)義信息，但是由于它們對(duì)語(yǔ)言缺乏分析和理解，對(duì)查詢(xún)式和資源表達(dá)式僅僅是一種離散的分析，失去了詞語(yǔ)之間內(nèi)在的聯(lián)系，這就造成信息檢索精確率下降。為了提高信息檢索的精確率和查全率，本文利用自然語(yǔ)言處理中的概念圖理論和《知網(wǎng)HowNet》語(yǔ)義詞典，在lumer v4.8實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)之上，提出并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)具有語(yǔ)義檢索功能的信息檢索查詢(xún)擴(kuò)展模型系統(tǒng)。 以下是本文的主要研究?jī)?nèi)容： (1)查詢(xún)擴(kuò)展

2、算法。目前信息檢索的查詢(xún)擴(kuò)展都是基于統(tǒng)計(jì)的模型，本文將統(tǒng)計(jì)模型和《知網(wǎng)HowNet》結(jié)合，通過(guò)《知網(wǎng)HowNet》對(duì)詞項(xiàng)重新加權(quán)，利用N層向量空間模型得到新的文檔與查詢(xún)的相似度，以改善系統(tǒng)檢索的效果。 (2)概念圖的生成。概念圖的生成，即如何把語(yǔ)義在語(yǔ)言學(xué)上形式化，這是計(jì)算機(jī)語(yǔ)義理解的第一步，是一切語(yǔ)義理解技術(shù)的基礎(chǔ)。所謂語(yǔ)言學(xué)上的形式化，就是把需要研究的問(wèn)題以一定的數(shù)學(xué)形式，嚴(yán)密且規(guī)范地表示出來(lái)。本文選用概念圖作為知識(shí)表示的工

3、具，利用哈工大的IR—Lab系統(tǒng)標(biāo)注的句法依存關(guān)系，根據(jù)漢語(yǔ)的語(yǔ)法特征，對(duì)語(yǔ)法到語(yǔ)義的關(guān)系進(jìn)行轉(zhuǎn)化，生成概念圖，并實(shí)現(xiàn)概念圖的匹配。 (3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于概念圖的信息檢索查詢(xún)擴(kuò)展模型系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括查詢(xún)擴(kuò)展模塊概念圖的匹配模塊。其中，查詢(xún)擴(kuò)展模塊保證同一概念不同表達(dá)的詞語(yǔ)能被檢索出來(lái)；概念圖匹配模塊是意義相同或非常相近的詞語(yǔ)或句子是否能夠被檢索出來(lái)的關(guān)鍵因素。本文通過(guò)采用查詢(xún)擴(kuò)展技術(shù)，檢索出相關(guān)的文檔，提高信息檢索的查全率