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利用术语相似度将同义词间的相似程度数量化,以此量化关系对用于信息检索的简单贝叶斯网络进行若干改进,构造一个四层贝叶斯网络检索模型。给出新模型的拓扑结构、各层节点详尽的概率估计以及文档检索与推理过程。最后,对新模型进行评估,结果表明该模型可以有效地提高检索性能,在一定程度上实现基于语义的信息检索,这正是目前信息检索发展的必然趋势。 相似文献
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贝叶斯网络检索模型可以表示术语间的条件概率和概念语义,并依此预测用户查询和文档间的相似度,是解决信息检索的有效手段。通过构造中文测试集合,对简单贝叶斯网络检索模型和扩展的贝叶斯网络检索模型的性能进行详细评估,实验证明扩展模型可以有效地提高检索性能,在一定程度上实现了基于语义的信息检索。 相似文献
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针对传统的信息检索方法无法实现用户查询的语义理解、检索效率低等问题,本文提出基于领域本体进行查询扩展的贝叶斯网络检索模型。该模型首先将用户查询通过领域本体进行语义扩展,然后将扩展后的查询作为证据在贝叶斯网络检索模型中进行传播,进而得到查询结果,实验表明本文提出的贝叶斯网络检索模型能提高检索效率。 相似文献
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概念间语义相似度研究是知识表示和信息检索领域中的一个重要内容,也是自然语言处理研究的重要组成部分,是人工智能领域中一个亟待解决的问题。本文在本体的基础上,对传统的相似度计算模型进行改进,提出一种基于贝叶斯网络的概率推理方法,改进概念间语义距离的计算,从而提高了语义相似度计算模型的效果;同时采用D-分离的方法,解决了在推理过中的计算复杂性。 相似文献
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基于朴素贝叶斯模型的单词语义相似度度量 总被引:1,自引:0,他引:1
单词语义相似度度量是自然语言处理领域的经典和热点问题.通过结合朴素贝叶斯模型和知识库,提出一个新颖的度量单词语义相似度度量途径.首先借助通用本体WordNet获取属性变量,然后使用统计和分段线性插值生成条件概率分布列,继而通过贝叶斯推理实现信息融合获得后验概率,并在此基础上量化单词语义相似度.主要贡献是定义了单词对距离和深度,并将朴素贝叶斯模型用于单词语义相似度度量.在基准数据集R&G(65)上,对比算法评判结果与人类评判结果的相关度,采用5折交叉验证对算法进行分析,样本Pearson相关度达到0.912,比当前最优方法高出0.4%,比经典算法高出7%~13%;Spearman相关度达到0.873,比经典算法高出10%~20%;且算法的运行效率和经典算法相当.实验结果显示将朴素贝叶斯模型和知识库相结合解决单词语义相似度问题是合理有效的. 相似文献
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提出了一种两级元数据服务器机群文件系统的负载平衡策略,高级元服务器依据与二级元服务器性能最密切相关的负载信息将任务快速分配,在存储文件时,提出了一种能正确反映各存储节点I/O流量和存储量的方法:计算文件热量值,并据此对待存文件进行了合理的分配存储.实验结果表明,该策略提高了系统的性能,缩短了任务执行时间,取得了较好的效果. 相似文献
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高效的基于内容的图象检索在许多领域得到了广泛的应用 ,基于内容的图象检索研究领域已经建立了一些系统 ,但在实际使用中 ,这些系统均有如下欠缺 :(1)这些系统均期望以相同的方法来处理各种不同类型的图象检索 ;(2 )这些系统在设计时 ,均缺乏从使用者的需求出发 .实际上 ,由于不同的检索方式是针对不同类型的图象 ,为此 ,提出了一个基于整体区域相似匹配的图象互动式检索系统 ,该系统是一个基于小波变换的特征提取和图象整体区域相似的、语义分类和互动方法的图象检索系统 .与其他检索方法相比较 ,此方法允许自适应查找和互动 ,因此可缩小查找范围 ,以提高检索效率 .实验结果表明 ,该系统比其他一些系统精确和高效 相似文献