基于语言模型的文本检索技巧及检索成果重排序的研究

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基于语言模型的文本检索技巧及检索成果重排序的研究

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毕业论文范文题目：基于语言模型的文本检索技巧及检索成果重排序的研究，论文范文关键词：基于语言模型的文本检索技巧及检索成果重排序的研究
基于语言模型的文本检索技巧及检索成果重排序的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：信息检索(InformationRetrieval,IR)是研究信息的构造、分析方法、组织、存储、搜查跟检索等方面的打算机科学。对检索模型的研究在信息检索范畴处于核心肠位。不同的检索模型将给出不同的类似度打算,从而影响终极的返回成果。因此,对检索模型的研究跟改进对信息检索有着非（略..）常重要的意思。2005年863信息检索评测是本文的一个重要课题背景。本文首先介绍了在2005年863评测中构造的信息检索体系利用的各种文本处理技巧,如超文本解释提取、分词、全文索引、查问主动生成等等。这些技巧是多检索模型融合研究的基本。向量空间模型VSM是得到广泛利用的经典检索模型之一。可是VSM本身（此处忽略..）排序策略是教训性强的公式,而且不深刻到语言层面。为了利用语言常识进行检索,近年来基于统计语言模型(SLM-based)的信息检索得到了疾速发展。本文研究重点之一是研究SLM-based语言模型中Ponte、GLM模型在中文检索测试集上的表示,并与经典的VSM对比。在基于词义语言（略..）模型的信息检索研究中,介绍了同义词词典的词义表示方法,在实验中利用TREC语料把基于词义的语言模型并与其余语言模型进行了比较,实验表明,基于词义的语言模型方法要好于传统的TD-IDF方法,假如有更加精准的词义消歧工具,实验成果还会有进一步进步。在检索成果重排序部分,本文提出（文章此处忽略..）了将不同检索体系的成果相融合的方法,并采取线性插值的方法来对不同检索模型之间的检索成果进行融合实验。研究跟实验显示,多模型融合可能更好地将各种影响信息检索的因素融合为一体,为中文信息检索提供更为富强的工具,为人们提供更好的信息服务。

以上为本篇毕业论文范文基于语言模型的文本检索技巧及检索成果重排序的研究的介绍部分。

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