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文本信息检索模型研究

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毕业论文范文题目：文本信息检索模型研究，论文范文关键词：文本信息检索模型研究
文本信息检索模型研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着Internet技巧的发展，人类已经步入信息时代，网上宏大的数字化信息与人们获取所需信息才能之间的抵触日益凸起，怎么疾速正确地检索相干信息已经成为当今信息范畴的研究热点。到目前为止，国内外研究组织跟公司已经提出了多种信息检索模型并研发出了相应的搜查引擎，这些搜查引擎对要在网络上获取相干常识的用户起到了必定的导航的作用，然而同时也有不少局限性：返回大量的垃圾信息，重要信息丧失等。本文首先从研究文本信息检索模型入手，阐述了传统的信息检索模型的（本文此处忽略..）基本原理及其算法思维，而后侧重介绍了有关范畴本体的常识以及在范畴本体参照下三种语义类似度的打算模型：基于间隔的语义类似度打算模型、基于内容的语义类似度打算模型以及基于属性的语义类似度打算模型。得悉这三种语义类似度的打算模型分辨从三个不同的分析角度来量化概念之间的语义类似度：(1)基于间隔的语义类似度打算模型简单、直观，但它非常依附预先树破好的概念品位网络，网络的构造直接影响到语义类似度的打算；(2)基于内容的语义类似度打算模型在实际上更有说服力，因为在打（本文此处忽略..）算概念之间语义类似度的时候，充分利用了信息实际跟概率统计实际的相干常识，然而这种方法不能更过细的辨别品位网络中各个概念之间语义类似度的值；(3)基于属性的语义类似度打算模型可能很好的模仿人们平时对事实世界中事物之间的意识跟辨别，然而请求对客观事物的每一个属性进行具体跟全面的描述。因此，针对这三种打算模型的优毛病跟范畴本体所特有的性质，提出了一种改进的基于范畴本体的语义类似度打算模型，该模型可能比较正确地反应概念之间的语义关联，为概念之间的语义关联提（本文此处忽略..）供一种有效的量化。论文在上述基本上，通过对基于统计的信息检索模型跟基于本体的信息检索模型进行分析比较，得悉这两种模型在某种程度上互补：(1)基于统计的信息检索模型强调关键字的统计信息，然而忽视了关键字之间的语义信息；(2)基于本体的信息检索模型强调关键字之间的语义信息，然而忽视了关键字的统计信息。结合两种信息检索模型各自的长处提出了一种混淆的信息检索模型。通过该模型构建了一种新的信息检索体系的原型，并对该原型体系的多少个重要的模块的功能及原理进行了阐明。（本文此处忽略..）最后，实验重要采取JSP作开发技巧构建了基于C／S模式的文本信息检索体系，通过protégée开发《数据构造》这门课程前三章的范畴本体，利用ApacheTomcat5．0作为Web服务器，采取MicrosoftOfficeXPAccessProfessional作为数据库构建的实验环境。实验成果证明该原型用于信息检索中，其查全率跟查准率方面较基于统计的信息检索模型跟基于本体的信息检索模型有了必定的改进。

以上为本篇毕业论文范文文本信息检索模型研究的介绍部分。

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