【摘 要】
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贝叶斯网络检索模型是信息检索中概率模型中的一种。合理使用术语关系扩展该检索模型可以有效地提高检索性能。本体是共享的概念模型的形式化的规范说明,具有概念层次结构和
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贝叶斯网络检索模型是信息检索中概率模型中的一种。合理使用术语关系扩展该检索模型可以有效地提高检索性能。本体是共享的概念模型的形式化的规范说明,具有概念层次结构和逻辑推理功能。使用本体可以比较准确的获得术语间关联关系。本文将SBN模型中的单术语层-文档层双层结构扩展为双术语层-文档层三层结构,通过本体获得两层术语间的关联关系,使用基于本体的术语关联度计算方法计算两层术语间的关联度,给出了扩展模型各层节点的概率估计以及检索模型的推理机制。在实验中,本文首先使用骨架法建立了5个不同主题的本体实例,每个本体实例包含10-20个术语;再通过基于本体的术语关联度计算方法获得所有术语间的关联度;然后使用小型中文测试集作为测试数据,从中抽取5个查询主题用于原始的SBN检索模型和扩展SBN检索模型的检索;最后使用内插法获得两组检索结果的查全率与查准率并对扩展模型的每一步数据进行分析。实验结果表明,与原始SBN检索模型相比,基于本体术语关系扩展的SBN检索模型具有更好的检索性能。
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