现代信息检索理论架构研究

信息作为一种新的资源,对当代经济和社会的发展起着非常重要的作用,如何高效快捷地利用现代信息是当前我国信息检索领域研究的重要问题。阐述了现代信息检索理论架构研究的前提,分析了当前主要的信息检索理论,探讨了网络信息检索的主要方法。     

神经网络与规则相结合的词类标注方法

词类标注是自然语言理解中的的一个关键问题，是句法分析和语义分析的基础．本文分析了汉语的多类词现象．提出了在基于神经网络的词类标注方法的基础上，根据汉语的语法结构增加了规则的排歧处理阶段，增加了上下文词类信息的处理能力．实验表明：在原有神经网络方法的基础上，利用规则的方法进行修正，可以提高词性标注的正确率．     

数据库自然语言查询条件研究

通过对汉语查询句的研究,建立了复合概念、逻辑概念与标准概念的内在联系.通过分析各种查询条件,得出查询条件表达式可以形式化表示为二叉树的结论,在此基础上,构造了查询条件字符块转换为二叉树的一套算法.     

自然语言理解研究

自然语言是语言文字信息处理的一项高层次技术,是人工智能的重要内容和组成部分.本文首先阐述了什么是自然语言、自然语言的理解以及自然语言研究的目的、步骤,接着阐述了实用自然语言理解技术,最后对自然语言理解进行了展望.     

提高Web信息检索精度的多步策略

Internet的普及和发展 ,使互联网中的信息量与日俱增 ,人们普遍采用搜索引擎进行各种信息检索 ,但效率及精确度偏低 .从用户的角度及检索机制上 ,比较客观地分析了目前造成这种现象的原因 ,并从多方面给出了提高信息检索精度的几种策略 .实验结果表明 ,检索效果有一定的提高     

人工智能技术在搜索引擎中的应用

介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口.基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望.     

文法识别与数据库汉语查询语言的结构分析

由于自然语言的复杂性和随意性，自然语言理解在人工智能领域中遇到了一些问题，而作为数据库，自然语言界面从一定程度上简化了自然语言理解的难度．把这些查询句加以归类整理，形成相应的模式类，并提出了具体的理解算法，较好地解决了在自然语言用于数据库查询时的理解问题，达到了预想的结果．     

EBSCOhost检索系统性能分析

对EBSCO公司开发的EBSCOhost全文数据库检索系统的用户界面、检索方式、检索技术、检索性能等进行了介绍和分析，并指出了其不足之处。     

网络环境下情报检索语言的发展趋势

本文通过分析网络环境下人工语言与自然语言的应用,指出使用后控词表使自然语言与人工语言巧妙融合将是情报检索语言的发展趋势.     

自然语言中的指代技术的研究

指代消解技术是自然语言中最常见的语言现象。本文从自动文摘技术出发,对指代技术进行了介绍,分析了国内外指代技术的几种方法,提出了一个指代消解的研究方向。