【摘 要】
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为了比较各类模型的性能,研究进一步改进文本信息检索各类模型的可能方法,综合已有的试验和研究报告,概述了文本信息检索模型中一类模型——代数模型概念和研究现状,并分析了
【机 构】
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山东济南广播电视大学信息学院,山东正元地球物理勘测有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60572159)
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为了比较各类模型的性能,研究进一步改进文本信息检索各类模型的可能方法,综合已有的试验和研究报告,概述了文本信息检索模型中一类模型——代数模型概念和研究现状,并分析了目前文本信息检索的相关性、相似度、召回率、准确率等概念。结果表明,这几个模型尽管来源于神经网络、向量空间等不同的思想,广义向量空间模型、潜在语义标引模型的计算复杂度比向量空间模型高,但此类模型依据评测在准确率和召回率上相近,经典向量空间模型相对而言,有简单、复杂度低和可作为检索框架,而不仅仅是检索模型的特点。为便于研究者研究、改进、评测信息检索的代数模型,评价了权威的TREC(The Text Retrieval Conference)和两个代表性的研究系统Smart和Lemur。
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