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基于语义的全文检索优化和改进

史杰  
【摘要】:伴随着互联网高速发展过程,信息爆炸为人们带来了巨大的信息资源,信息量的增加也带了信息获取难度的提升,这开始成为制约信息发展的重要原因。现有的全文检索技术在面对不同领域提出的检索要求时也遇到了不同的问题。人们对信息获取的要求也越来越高,人们今天获取信息不再仅仅满足能找到结果就可以,用户的使用体验要求在不断的提升。传统的检索技术,在追求查全率和查准率时总是顾此失彼。近年语义技术发展迅速,被应用到很多领域。本文是研究基于语义的全文检索技术,在系统设计过程中,系统并没有抛弃传统的全文检索技术,而是在现有检索技术基础之上与语义技术相结合的发展。文章中语义技术的运用主要体现在本体的应用,是运用在用户查询条件处理的预处理模块和排序的检索模块。 本文对全文检索的整体框架进行了研究和分析,在总结以往优秀经验的基础上,对全文检索技术提出了针对性的改进和优化。首先本文系统以语义为基础,在查询条件的预处理阶段使用本体技术,利用领域本体知识库在语义层面对查询特征词进行扩展。通过逐个计算检索特征词与相应本体树节点的相似度,取得扩展集合,利用扩展后的查询条件检索,结果兼顾了查全率和查准率。在检索阶段,研究查询结果集输出排序算法。文章设计特征向量模型和候选文档评分模型互补来弥补单一模型计算带来的缺陷。在检索技术的另一热点问题,查询推荐的应用也以相关搜索的形式出现在本系统研究中,相关搜索是查询推荐在检索技术中最常见的运用。本文设计了基于用户日志建立的相关搜索模型。用户自发建立的查询关系具有最贴合实际应用的相关性,建立在用户查询日志基础上的相关搜索扩展模型比任何可量化的计算方法建立起的模型都更具有实际意义,本文利用session标记分析用户日志的办法,提出将用户日志碎片化处理,以达到为用户提供最好的相关搜索推荐。本文的语义应用是基于领域本体,全文检索的建立大多也是针对特定领域的应用,所以在很多技术点都很有针对性。通过实验显示,利用文章对全文检索针对性的改进和优化,提高了系统检索效果。


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