基于分解的向量空间模型的Web新闻信息检索

在分析了传统向量空间检索模型的不足的基础上，给出了一种利用分解的向量空间模型进行Web新闻信息检索的方法.该方法没有使用传统向量空间模型中的单个向量，而是按照语义将特征词划分为4个组（人物，时间，地点，内容）并形成4个向量空间，每个空间进行独立的权重计算和相似度计算.而且将报道中的时间信息标准化，利用地理知识将报道中的地点特征词扩充，并利用这些信息进行检索.实验证明这些方法是有效的.     

基于领域知识图谱和对比学习的汉越跨境民族文本检索方法

汉越跨境民族文本检索是一类面向领域的跨语言检索任务，旨在以一种语言作为问题查询，检索出另一种语言对应的民族、宗教、文化习俗等跨境民族文档.但在汉越跨境民族文本检索任务中存在大量不常见的领域实体，实体表达形式多样，且中文和越南语两种语言领域实体没有直接对应关系，导致跨语言领域词对齐和语义对齐困难，进而影响汉越跨境民族文本检索模型性能.基于此，提出一种基于领域知识图谱和对比学习的汉越跨境民族文本检索方法 .首先，利用多头注意力机制将汉越跨境民族领域知识图谱融入查询和文档，丰富查询和文档中不常见的跨境民族领域实体信息；然后，引入对比学习来解决跨语言查询和文档的语义表征对齐困难问题；最后，将融入知识图谱的查询和文档表征之间的相似度计算作为相关性分数.实验表明，提出的方法和基线模型相比，性能提高了4.1%.     

智能N维向量的空间模型

传统向量空间模型在计算复杂度、查询性能、智能性方面存在种种缺陷。在其基础上，提出了智能N维向量空间模型，改进了文档特征向量生成的算法，使用局部统计数据计算特征向量，大大降低了计算复杂度。模型采用用户点击作为反馈，提出了对初始的文档特征向量和用户查询向量进行调整的算法。最后，从理论上对两种模型的性能进行了对比分析。     

基于多层策略的校园智能问答系统

针对高校校园这一应用领域,设计并实现了一种基于多层策略的校园问答系统.提出了校园知识的3种类型,即服务型知识、常见问题型知识及文本检索型知识.针对不同类型的知识,建立了特定服务查询、常见问题查询和自由文本检索多级策略的问答系统模型,逐级匹配查询问句的答案:特定服务查询通过模式匹配将问句转换为服务接口;常见问题查询通过特征关键词提取、问题分类和问句相似度计算算法将问句与常见问题库中的问题-答案对匹配;自由文本检索对全文检索引擎solr返回的候选文档进行答案抽取,获取答案段落.性能测试表明:对80%以上的查询问句,若问题相关知识存在于系统中,则系统都能给出满意的答案.     

基于文档关系改进的向量空间模型

由于用户查询信息不足而导致传统向量空间模型检索结果不够准确,针对此问题,提出了一种基于文档关系改进的向量空间模型.改进模型将初始检索结果中排名靠前的高相关文档组成基准集,通过计算初始检索结果集中每篇文档与基准集的相似度,来修正原模型中文档与查询的相似度,实现对检索结果的重排序,从而实现对向量空间模型的改进.实验结果表明:与传统向量空间模型相比,改进模型使得相关文档排名更合理,在保证召回率的条件下提高了准确率.     

浅析文本检索关键技术

文本检索技术是重要的现代信息检索技术之一。以文本信息检索过程的文本处理、搜索模型、查询处理和用户界面4个主要环节为基础,简单归纳、分析了文本检索各技术环节的具体内容及其特点。     

基于TreeLSTM的查询基数估计

针对传统的数据库管理系统无法很好地学习谓词之间的交互以及无法准确地估计复杂查询的基数问题,提出了一种树形结构的长短期记忆神经网络(Tree Long Short Term Memory, TreeLSTM)模型建模查询,并使用该模型对新的查询基数进行估计.所提出的模型考虑了查询语句中包含的合取和析取运算,根据谓词之间的操作符类型将子表达式构建为树形结构,根据组合子表达式向量来表示连续向量空间中的任意逻辑表达式.TreeLSTM模型通过捕捉查询谓词之间的顺序依赖关系从而提升基数估计的性能和准确度,将TreeLSTM与基于直方图方法、基于学习的MSCN和TreeRNN方法进行了比较.实验结果表明：TreeLSTM的估算误差比直方图、MSCN、TreeRNN方法的误差分别降低了60.41%,33.33%和11.57%,该方法显著提高了基数估计器的性能.     

基于文本挖掘的生物领域实例获取

面向以自然语言描述的生物领域实例,基于自然语言的向量表示模型,研究与设计相关的生物领域实例获取问题,提出了基于文本挖掘的生物领域实例获取方法.通过对语料库文本向量空间的构建和知识挖掘,研究生物领域文本的特征选择、相似性度量和实例检索方法,为设计需求驱动的生物领域实例获取提供技术支持.实例分析表明:一方面,基于向量空间模型的生物领域文本挖掘方法在精度和召回率两方面均较基线法具有较大的优势;另一方面,基于向量空间的文本检索机制具有很好的适应性和扩展性,可以满足不同环境下语义检索的需要.     

基于BLSTM-CRF中文领域命名实体识别框架设计

为在不依赖特征工程的情况下提高中文领域命名实体识别性能，构建了BLSTM-CRF神经网络模型。首先利用CBOW模型对1998年1月至6月人民日报语料进行负采样递归训练，生成低维度稠密字向量表，以供查询需要；然后基于Boson命名实体语料，查询字向量表形成字向量，并利用Jieba分词获取语料中字的信息特征向量；最后组合字向量和字信息特征向量，输入到BLSTM-CRF深层神经网络中。实验结果证明，该模型面向中文领域命名实体能够较好的进行识别，F1值达到91.86%。     

基于预训练模型融合深层特征词向量的中文文本分类

为解决传统模型表示出的词向量存在序列、上下文、语法、语义以及深层次的信息表示不明的情况，提出一种基于预训练模型（Roberta）融合深层特征词向量的深度神经网络模型，处理中文文本分类的问题。通过Roberta模型生成含有上下文语义、语法信息的句子向量和含有句子结构特征的词向量，使用DPCNN模型和改进门控模型（RGRU）对词向量进行特征提取和融合，得到含有深层结构和局部信息的特征词向量，将句子向量与特征词向量融合在一起得到新向量。最后，新向量经过softmax激活层后，输出结果。在实验结果中，以F1值、准确率、召回率为评价标准，在THUCNews长文本中，这些指标分别达到了98.41%，98.44%，98.41%。同时，该模型在短文本分类中也取得了很好的成绩。     

信息检索向量空间模型特征提取的研究

介绍了向量空间模型中文档向量及查询向量的表示,以及索引同一文档矩阵的含义,在此基础上讨论了索引词权重的计算公式及选择方法（特征提取）。     

信息检索向量空间模型中特征提取的研究

介绍了向量空间模型中文档向量及查询向量的表示,以及索引词-文档矩阵的含义,在此基础上讨论了索引词权重的计算公式及选择方法(特征提取).     

基于奇异值分解的藏文Web不良信息检索算法研究

阐述了藏文Web不良信息的特点、类型、危害性,设计了倾向性藏文Web不良文本过滤系统结构.提出一种藏文Web不良文本检索算法.该算法从不良文本中提取倾向性关键词项,根据矩阵奇异值分解方法中的转移概率构造出倾向性关键词项的状态矩阵,提取平面坐标空间第一像限的奇异值向量作为复特征向量,利用向量间的余弦相似度作为文本检索的相似度度量.实验结果表明,该算法在检索准确率和运算效率上都优于传统的LSA算法.     

语义集成在信息自动获取系统中的实现

研究信息自动获取系统中语义集成的实现方法 .此基础上 ,提出了基于词典的语义扩充和基于空间向量模型语义的算法实现     

线性代数中扩充基与正交基的方法

给出在线性空间R^n中把一组线性无关的向量扩充成R^n中的一组基以及把欧氏空间R^n中的正交向量组扩充成正交基的一些方法。     

线性代数中扩充基与正交基的方法

给出在线性空间Rn 中把一组线性无关的向量扩充成Rn 中的一组基以及把欧氏空间Rn中的正交向量组扩充成正交基的一些方法     

一种基于分类的扩展向量空间信息检索模型研究与应用

为了提高信息检索系统检索性能,针对信息检索系统中普遍使用的向量空间模型(VSM)所固有的缺陷,提出一种新的基于分类和扩展向量空间模型CE-BVSM（Classifier and Expand-Based Vector Space Model）。该模型对传统的空间向量法进行了改进,引入分词技术、朴素贝叶斯分类器和专业词库,重新定义了资源特征向量和查询索引项的内容,参考关键词出现的频率及其在所描述的资源中所起的作用等因素来计算特征索引项和资源向量的权重值。在此基础上,又对查询索引项使用了基于专业词库的扩展策略。实验证明该模型使检索能够在相对精确的范围内进行,提高检索查准率和查全率,改善了信息检索系统的性能。     

基于模型匹配的Deep Web数据库分类

提出一种基于模型匹配的深网（Deep Web）在线专业数据库查询接口特征抽取方法, 该方法通过分析网页结构中特征词的深度自动抽取查询接口特征向量, 同时考虑频度和集中度两种因素定义特征词向量空间中的权值, 并在传统向量模型的基础上加入特征词个数作为一个新的分量, 构建一个数据库查询接口, 使用模型匹配的分类方法对其进行分类. 实验验证了该方法的有效性.     

基于XML Schema的Deep Web查询接口分类研究

Deep Web在线数据库蕴含大量的信息,但由于这些信息检索困难,利用率不高,本文提出一种基于XML Schema的查询接口分类方法,建立数据查询接口的XML Schema文档,通过各数据源名的语言学相似度实现查询接口的初次分类;根据查询接口标签属性,建立特征-接口向量空间模型实现查询接口向量化,再采用KNN算法进行二次分类,减少KNN算法分类带来的计算开销,提高Deep Web数据检索的效率。     

线性空间中线性无关向量组扩充为基的研究

给出了n维线性空间V中部分线性无关向量组扩充为V的一组基的一般方法，并结合具体例子说明该扩充方法在解决这类问题时具有简便有效的特点．