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基于术语关系的贝叶斯网络信息检索模型扩展研究

徐建民  
【摘要】: 贝叶斯网络又称信念网络,是一种对概率关系的有向图解描述,适用于不确定性和概率性事物,是现阶段处理不确定信息的主流技术。由于不确定性问题也广泛存在于信息检索领域,所以自上世纪八十年代末贝叶斯网络第一次用于信息检索以来,基于贝叶斯网络的信息检索研究得到迅速发展,产生了一系列信息检索模型。 同义词指在信息检索中能够互换,表达相同或相近概念的词。相关词指意义尽管不同,但经常一起出现,有一定关联关系的词。由于同义词、相关词都从语义上表达了用户的查询意图,因此同义词、相关词识别及其关系量化,以及如何利用它们来扩展查询,一直是信息检索领域重要的研究内容。 本文针对基于贝叶斯网络信息检索模型存在的,没有合理利用术语之间关系的缺陷,利用同义词和相关词挖掘了术语之间关系,并利用这些关系对原有基于贝叶斯网络的信息检索模型进行了扩展。实验表明这种扩展提高了模型的检索性能。本文的主要研究成果包括: 利用查询术语的同义词、词语相似度等概念对信念网络模型进行了扩展,提出了基于查询术语相似关系的信念网络模型的扩展模型,利用实验验证了模型扩展后的性能。 提出一种改进的共现频率法,利用该方法挖掘了索引术语之间的相关关系,将这种相关关系引入信念网络模型,提出了一个具有两层术语节点的扩展信念网络模型,利用实验验证了模型的性能。 将查询术语同义词作为查询证据引入信念网络模型,提出了组合同义词证据的信念网络检索模型,实验验证了模型性能。 利用同义词方法挖掘了简单贝叶斯网络检索模型(SBN模型)中术语之间的关系,提出了利用这种关系所产生的扩展SBN模型,并验证了模型的性能。利用共现分析法挖掘了术语之间的关系,将这种关系用于基于简单影响图的结构化文档检索模型(SID模型),提出了扩展的SID检索模型,研究了模型的拓扑结构和信息检索方法。


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