基于兴趣点简称的检索方法研究

提出了一种基于统计方法和分词的匹配模型,该模型能够根据简称找出最可能的全称。这一模型由三个部分组成:针对不同类别的全称,对兴趣点全称进行分类,将全称划分成机构、公司、行业、区域和未知五类单词;把单词按照长度分为六类,然后在此基础上建立隐马尔可夫统计模型;在越频繁使用的全称越有可能产生简称的假设下,建立一个流行度统计模型。实验表明上述模型的首选准确率达到近85%,比现有搜索引擎的匹配能力有了显著的提高。