排序方式: 共有86条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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冗长查询指用户提交的句子成份复杂的查询。当前的搜索引擎对于关键字的检索取得了较好的结果。但是对于冗长的查询,如果将所有词作为关键字进行检索,往往只能返回相当有限的结果。我们尝试利用关键词之间的词语关联度,发现语义蕴含,删除“信息量”小的关键词,提高检索的效果。对于实验结果,我们分别从“面向机器”和“面向用户”两个角度进行评价。在“面向机器”的评价部分,我们根据搜索引擎返回结果的标红率和结果数进行自动评价;在“面向用户”的评价部分,我们对搜索结果文档进行人工评价。实验结果表明,我们的方法能够明显提高检索结果的数量和质量。 相似文献
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随着网络电商的兴起,越来越多的用户在网上对商品进行评价.所谓评价对象与评价词,指的是在产品评论中用户所表达的态度的对象以及所使用的极性词.本文将评价对象与评价词的抽取看做为序列标注任务,并介绍了如何使用循环神经网络解决序列标注任务.同时,还说明了循环神经网络的局限性,并使用LSTM对评价对象与评价词进行抽取.最后,本文还与基于规则的双向传播算法进行了对比.从实验结果可以看出,LSTM在评价对象与评价抽取任务上的性能较双向传播算法来说有非常大的提高. 相似文献
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本文针对互联网的数据量的不断增加,准确搜索引擎的作用日益困难的问题,为了提高搜索引擎返回结果结构化聚类的效果,让信息的定位更迅速,本文采用基于标签的聚类算法,并使用自然语言处理技术中的依存句法分析和词典资源,深度挖掘语义结构,提出基于优化初始选择的K均值聚类方法.本文深入分析K均值聚类算法特点,并利用类别标签技术对该算法进行有效改进.实验证明该算法不仅在效果上优于一般聚类算法,对结果描述也有很大帮助,在效率上也得到很大提高. 相似文献
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首先根据用户的提问建立一个候选问题集,然后通过计算句子语义相似度,在候选问题集中找到相似的问句,并将答案返回给用户。该系统还能够自动地更新和维护FAQ库。实验表明,与基于关键词的句子相似度计算相比,基于语义的句子相似度计算提高了问题匹配的准确率。 相似文献
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