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基于语义理解的智能搜索引擎研究
引用本文:陈林,杨丹,赵俊芹.基于语义理解的智能搜索引擎研究[J].计算机科学,2008,35(6):152-154.
作者姓名:陈林  杨丹  赵俊芹
作者单位:重庆大学软件学院,重庆,400044
摘    要:本文提出了一种基于自然语言理解的搜索引擎模型.它的核心技术是基于自然语言理解的相关技术,包括从 关键词、提问方式、提问重点三个层次对用户查询进行语义分析、特征向量提取及基于该思想建立了面向Web网页内容 的特征库,提出返回文档排序的算法,基于Lucene全文索引工具包建立了搜索引擎,对库中已收入的特征词进行了查询 测试,查准率为86.7%.实验表明,该模型基本实现了对查询短语的理解,对提高搜索引擎的查准率有显著的效果.

关 键 词:自然语言处理  分词  语义分析  向量空间模型

Research on Intelligent Search Engine Based on Semantic Comprehension
CHEN Lin,YANG Dan,ZHAO Jun-qin.Research on Intelligent Search Engine Based on Semantic Comprehension[J].Computer Science,2008,35(6):152-154.
Authors:CHEN Lin  YANG Dan  ZHAO Jun-qin
Abstract:This article proposes a search engine model which is based on the natural language understanding. It includes a method to analyze users' quest ions in natural language from three layers, that is, keyword, quest ion type and question focus. The analysis consists of semantic analysis, feature extraction and semantic matching. And with this thought the feature base that faces to Web page content is built. In addition, this article proposes an algorithm of returning to the documents arrangement, it investigates...
Keywords:Natural language process  Word segmentation  Semantic analysis  Vector space model  
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