中文信息的潜在语义分析

潜在语义分析是一种基于潜概念索引的检索技术.文中首先综述了潜在语义分析的理论及方法,并且解释其数学意义;然后通过一个简单示例中文档间、词语间相关度的变化来说明潜在语义分析的作用;最后引入文档自检索矩阵的概念来检验潜在语义分析的检索效果.实验结果进一步说明了潜在语义分析在信息检索领域中有着重要的应用价值.     

潜在语义分析在中医证候分类中的应用

中医证候和症状描述错综复杂,如何较好地对病患所属证候进行鉴别诊断,一直是临床医疗工作者的首要目标.把潜在语义分析(latent semantic analysis,LSA)技术与中医知识特点(即证型的临床表现与心、肝等脏腑各系类证的临床表现有相同描述集)相结合进行分类的方法应用到中医证候的诊断识别中,是一个较好的尝试.实验结果表明,该方法取得了良好的效果.     

一种基于潜语义分析的中文网页自动摘要方法

自动文摘的目的是借由计算机技术自动从原始文献中提取文摘,针对这一问题,提出了一种新的基于潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)的中文自动摘要方法,该方法利用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)来获得文章的语义结构,以句子和全文的相似度为依据抽取一组句子作为文章的摘要,提升了自动摘要的效率和精度,并重点介绍了该方法的基本思想、特点以及实现方法。实验结果表明,该方法在实践中取得了预期的效果。     

基于潜在语义分析的中文文本聚类方法研究

针对传统的向量空间模型在文本聚类中的局限性,提出了基于潜在语义分析模型的中文文本聚类系统,并引入WinSTAR作为聚类分析工具,用一个中文文本集作为实例进行验证。实验证明,该方法切实有效,可以提高文本聚类的准确度。     

基于潜在语义的多类文本分类模型研究

在文本分类中,一个文本往往有多类属性,而目前大多数分类模型均为二元分类模型.因此,提出一种基于潜在语义的多类分类模型.该模型同时考虑文档特征信息和文档的类属信息,在提取文档潜在语义信息的同时把对文档分类贡献大的特征信息保留下来.其结果是既能较好地解决文档中同义词和多义词的问题,又能解决多类属分类问题,并且能够探测到新类.在Reuters文档集上的实验表明,在维数较低的情况下,分类效果比较好,性能比较稳定.     

基于潜在语义空间维度特性的多层文档聚类

为实现文档在不同概念层次下的自动聚类,研究了潜在语义空间中维度的统计特性,发现对应大奇异值的维度描述了语义元素间的共性,对应小奇异值的维度描述了语义元素间的特性,呈现出潜在语义空间维度与概念粒度之间隐含的对应关系.基于这种认识,通过采用不同维度来实现文档在不同概念粒度下的聚类,并获得了很好的聚类准确率.另外,在基于潜在语义分析的文档聚类算法中,采用文档自检索矩阵的行向量,代替低维文档向量作为聚类对象,获得了更好的聚类准确率.     

应用潜在语意索引提取信息

关键词语信息提取技术效率很低，潜在语意索引技术是对它的改进，在分析潜在语意索引技术的结构与原理的基础,上探讨了它改进汉语信息处理及中西文信息交叉提取的可能性。     

基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究

概率潜在语义模型使用统计的方法描述"文档—潜在语义—词"之间的概率分布关系,其实质是模拟了潜在的概率语义空间,并将文档和词映射到同一个语义空间.该文将概率潜在语义分析模型用于中文文本分类,一方面较好地处理了自然语言中的同义、多义问题;另一方面通过计算概率潜在语义空间中向量的距离来获得文档间的类别信息从而达到文本分类的目的.实验结果表明,该分类器具有良好的分类性能.     

基于潜在语义分析的藏文Web不良信息检索算法研究

根据不良信息的特点对潜在语义分析(Latent Semantic Analysis LSA)进行了简化,并设计了基于简化的潜在语义分析(Latent Semantic Analysis Of a Simplified LSAS)的藏文Web不良信息检索算法.该检索算法能够对具有关于某个主题的特定倾向的文本进行过滤.该系统充分利用了领域知识,采用了潜在语义模式分析等技术.实验表明该系统具有查全率和查准率高,速度较快的特点.     

基于潜在语义对偶空间的跨语言文本分类研究

当今互联网上语言呈现多样性趋势,如何组织这些多语言的资源成为研究的热点。通过对双语平行语料库提取语义对应关系,构建潜在语义对偶空间,把双语文档映射到此概念空间后,实现跨语言分类。并通过改变训练集样本大小及语言构成来验证模型的分类性能。实验结果表明基于潜在语义对偶空间的跨语言文本分类具有良好的稳定性和准确度。     

一种扩展的向量空间模型-隐含语义索引模型研究

在深入分析向量空间模型基础上，对其进行扩展，设计了一种隐含语义索引模型LSI,LSI通过奇异值分解，将词向量和文档向量投影到一个低维空间，消减了词和文档之间的语义模糊度。理论分析证明，隐含语义索引模型具有更准确的文档语义内容的表达能力，能够取得更好的检索效果。     

基于语义相似度的Web文档聚类算法

文章提出基于语义相似度的Web文档聚类算法--WDCSS算法,依据文档关键词之间的相似度生成最小树,通过概率统计来确定最小树中相似度阚值,并对最小树中进行切割,同时对较小的子类进行划分合并.实验表明,WECSS不仅能为具有各种不同聚类形状的数据集准确地分析出数据中存在的合理聚类和例外样本,而且避免了用户参数选择所造成聚类质最降低问题.     

一种用于文本聚类的改进k-means算法

k-means是目前常用的文本聚类算法,针对其最终搜索的局部极值与全局最优解偏差较大的缺点,采用一种基于局部搜索优化的思想来改进算法,并推导出目标函数的变化公式。根据目标函数值的改变对聚类结果作再次划分后,继续k-means迭代,拓展其搜索范围。理论分析和实验结果表明修改后的算法能有效地提高聚类的质量,且计算复杂度仍与数据集文本总数呈线性变化。     

计算机文献信息检索课教学内容设计

介绍了电子文献资源的类型，阐述了计算机文献信息检索课的教学内容。     

P2P系统分布式LSI的构建和更新

从P2P系统自组织和动态性特点出发,提出分布式环境下隐语义索引(LSI)构建和更新的P2P网络模型,设计适合P2P系统文档矩阵的降维表示(RDR)合并算法,结合信号和噪声子空间模型从理论上分析RDR合并算法的有效性及算法需要满足的前提条件;使用M atlab6.5针对标准文集测试RDR合并算法对查询精度的影响.理论分析和数字实验证明,该算法能够解决P2P系统中分布式LSI的构建和更新问题,能在可容忍的查询精度影响范围内,以较低的网络开销和计算量分布式地构建、更新隐语义索引.     

A semantic retrieval method based on the fuzzy reasoning

This paper gives a semantic fuzzy retrieval method of multimedia object, discusses the principle of fuzzy semantic retrieval technique, presents a fuzzy reasoning mechanism based on the knowledge base, and designs the relevant reasoning algorithms. Researchful results have innovative significance. Foundation item: Supported by the Natural Science Foundation of Hubei Province(No. 200J157) Biography: Cao Jia-heng(1946-), male, Professor, research direction: multimedia software, artificial intelligence.     

"问题学习"教学模式在化学化工文献检索教学中的应用

本文从“问题学习”的概念出发,给出了“问题学习”教学模式的操作流程,并通过化学化工文献检索教学案例的分析,阐述了其具体的应用过程。     

混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.     

基于本体的服装领域语义web检索方法

针对服装电子商务领域用户的语义查询需求,依据国内外相关标准,建立了服装分类本体模型.在此基础上给出了语义web检索系统框架,设计并实现了查询信息的语义检索,包括同义词检索、实例查询、细化查询、联想查询、智能推理等功能.实验表明,基于本体的语义检索系统具有较好的查全率和查准率,实现智能查询.