郑州大学学报（理学版）
鄭州大學學報（理學版）
정주대학학보（이학판）
JOURNAL OF ZHENGZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2010年
1期
21-23,37
,共4页
信息检索%贝叶斯%N-Gram
信息檢索%貝葉斯%N-Gram
신식검색%패협사%N-Gram
为了对频繁更新的文档信息进行有效检索,提出了一种基于贝叶斯的N-Gram统计信息检索模型(Bayesianbased N-Gram,BNG).BNG模型无需对所有文档信息进行重新学习,只需根据新增的文档信息自适应地调整BNG模型的权值,以突出各个词语、文档对语义空间不同的贡献程度.实验结果表明,与现有的统计信息模型相比,提出的BNG模型显著地提高了检索的准确率与召回率.
為瞭對頻繁更新的文檔信息進行有效檢索,提齣瞭一種基于貝葉斯的N-Gram統計信息檢索模型(Bayesianbased N-Gram,BNG).BNG模型無需對所有文檔信息進行重新學習,隻需根據新增的文檔信息自適應地調整BNG模型的權值,以突齣各箇詞語、文檔對語義空間不同的貢獻程度.實驗結果錶明,與現有的統計信息模型相比,提齣的BNG模型顯著地提高瞭檢索的準確率與召迴率.
위료대빈번경신적문당신식진행유효검색,제출료일충기우패협사적N-Gram통계신식검색모형(Bayesianbased N-Gram,BNG).BNG모형무수대소유문당신식진행중신학습,지수근거신증적문당신식자괄응지조정BNG모형적권치,이돌출각개사어、문당대어의공간불동적공헌정도.실험결과표명,여현유적통계신식모형상비,제출적BNG모형현저지제고료검색적준학솔여소회솔.
