【摘 要】
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该文在总结现有方法的基础上,讨论并简单实现了一个基于潜语义标引技术(LSI)的全文信息检索系统.该系统试图利用潜语义标引技术,从文档中词语的使用模式来发掘文档的潜在语义
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该文在总结现有方法的基础上,讨论并简单实现了一个基于潜语义标引技术(LSI)的全文信息检索系统.该系统试图利用潜语义标引技术,从文档中词语的使用模式来发掘文档的潜在语义结构,在文档与查询向量组成的空间中计算它们之间的相关性,并根据初始查询结果选择一个相关反馈文档对查询进行扩充,以获得更好的性能.初步测试结果表明,该系统在一定程度上实现了语义角度的查询.该文将从全文检索的基础出发,首先介绍检索技术的发展及全文检索的特点,然后对目前几种主要的检索模型进行介绍和比较,其中包括布尔模型、向量空间模型以及概率模型,其后着重对LSI技术及作为其基础的向量空间模型进行详细介绍,最后介绍基于LSI技术的中文全文检索系统的设计与实现.
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