基于Web的文本信息检索技术

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关于信息检索技术的文献综述

关于信息检索技术的文献综述一、信息检索技术现状【1】梁鸿雁，信息检索技术综述，2010(9),软件导刊,35~37,在现有研究的基础上，信息检索技术实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。

从传统的基于关键词的检索到吸引广大研究者眼球的语义检索。

实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。

传统的基于关键词信息检索，已取得了很大的成功，但是它不能从根本上表达用户的查询请求。

语义检索是把信息检索与人工智能技术、自然语言处理技术相结合的检索技术，它从语义理解的角度分析信息对象和检索者的检索请求，提高了检索性能。

但由于自然语言理解和人工智能等领域的局限，语义检索技术将有一个长期深入研究的过程。

【2】陆娟，浅析当前网络信息检索与过滤技术，科技情报开发与经济，2006,16(23)，目前，信息检索搜索引擎已经把浏览与检索功能进行了整合，使用户可以在一个网站同时利用两种功能，而且可以在某个类目下实施检索，提高了检索的准确率；鉴于网络面对的是全世界的用户，这些用户层次不一、知识背景各不相同，实现了自然语言检索功能；通过信息智能检索(Agent)技术来学习用户兴趣，使客户端检索软件具备智能性，自主地在Internet网上漫游，收集用户感兴趣的信息，用户Agent可以根据用户的爱好对它们的任务进行动态调整，搜索网上潜在的有用信息，按照一定的规则进行过滤，并以一定的优先方式提供给用户；为更加客观公正地对检索结果进行排序，让用户快速获得最需要的信息，产生了一些新的排序算法根据其他网站指向某个网站链接的数量多少，决定该网站的重要性，数量越多越重要。

二、信息检索技术类型及方法【1】赵阳，浅谈信息检索技术，2012年11月，科技创新与应用，45,介绍了当今比较热门的两种信息检索技术：第一，智能检索或知识检索传统的全文检索技术基于关键词匹配进行检索，智能检索利用分词词典、同义词典，同音词典等改善检索效果，还可在知识层面或者概念层面上辅助查询，通过主题词典、上下位词典、相关同级词典，形成一个知识体系或概念网络，给予用户智能知识提示，最终帮助用户获得最佳的检索效果。

信息检索与利用-《ISI Web of Knowledge 》

以作者为起始切入点，检索该作者发表的文献。
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Web of Science 检索页面-引文检索
以被引作者、被引文献和被引文献发表年代作为检索点进行检索。目的是了解某个作者的论文发表以来被引用的情况，以考察论文的重要程度及对相关研究的影响等。
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Web of Science 检索页面-结构式检索
在地址检索中，使用 SAME 可查找该运算符所分隔的检索词出现在同一个地址中的记录。您需要使用括号来分组地址检索词。
例如：AD=(Portland SAME Oregon)
注意：当在其他字段（如“主题”和“标题”）中使用时，如果检索
词出现在同一记录中，SAME 与 AND 的作用就完全相同。
例如：TS=(cat SAME mouse) 与 TS=(cat AND mouse) 将得到相同的结果。。
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Web of Science主要由Science Citation Index Expanded（SCIE）、 Social Sciences Citation Index（SSCI）、Arts & Humanities Citation Index（A&HCL）三大引文索引和conference proceedings 组成。
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四种学科范畴平均影响因子排名
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2）Publisher（出版商）：利用该方式可了解各个出版社出版的期刊的影响因子、及时指数等指标，此项检索主要用于图书馆订购期刊时参考。
3）Country/Territory（国家/地区）：JCR的期刊来源于69个国家，通过该方式可了解各个国家或地区期刊的影响因子、及时指数等指标，供作者向刊物投稿时参考。

Web文本数据挖掘关键技术及其在网络检索中的应用

Web文本数据挖掘关键技术及其在网络检索中的应用宋瑞祺(太原高新区新闻信息中心,山西太原030006) [摘　要]W eb挖掘采用数据挖掘信息处理技术,从Web信息资源中发掘用户所需信息。

本文在分析Web文本信息特征的基础上,揭示了W eb文本数据挖掘的目标样本的特征提取、分词处理与Web文本分类等关键技术,以G oog le为例讨论了该技术在网络信息检索中的应用。

[关键词]Web文本;数据挖掘;网络检索数据挖掘(Date M ining)是指从大量的数据(结构化和非结构化)中提取有用信息和知识的过程。

数据挖掘起始于数据库知识发现(K now ledge Discovery in Database,简称K DD),这种技术的形成和完善缘于人们对从海量信息中全面、准确、有效获取有用信息的需要。

数据挖掘包括数据库挖掘、文本挖掘和W eb挖掘。

一、W eb文本信息的特征Web挖掘是采用数据挖掘信息处理技术,从W eb信息资源中挖掘用户所需信息的过程。

W eb文本信息是半结构化文本,其中的标签(T ag)为W eb挖掘带来便利。

如:<h tm l><head><title>G oogle桌面搜索<title><meta h ttp-equiv=“content-ty pe”content=“tex t/html;charset=ut f-8”><tr><td><a hre f=“/&s=S9Y-F077GG kiG9M pt JAZY9Pt-p I”><I MG b ord er=0height=110alt=“G o og le桌面搜索”src=“h p-log o.g if”width=276></a></td></tr></table><BR><FOR M name=f meth od=G ETaction=’/search&s=06C-qjY bHY6m6iPTE spcf d5s f G I’><T A BLE cellSpacing=0cellPadd ing=4b order=0><tr>color=#000000><B>桌面</B></fon t></font></td>……</tr></tab le></FORM><p>搜索您自己的计算机</p>……</b ody></htm l>在加了<html>、<title>和<meta>、<table>等标签后,W eb文件可提供一些附加信息,提高了数据挖掘的精度,增加了数据挖掘的知识含量。

pubmed(文献检索)

自动扩展检索系统自动对主题词、副主题词进行扩展检索输入 “hypertension therapy（高血压治疗）,系统自动检索高血压的药物治疗、饮食疗法

2.著者检索(authors)：
著者姓名,姓在前,名首字母在后限定加字段符如: genbacev o[AU] smith ab [AU]

运算符

字段限定符：[] （教材86页）例如：Stem [ti] AND neuroscience 截词符：”*”作为通配符进行截词检索。(教材89页) 例如：bacter * （系统会找到前一部分是bacter的单词，如： bacteria、bacterium等）强迫短语符：用双引号来强制系统进行短语检索。（教材89页）例如： “oxygen free radicals” （不再自动转换匹配和扩展检索）

PMC（Pubmed Center）
生命科学期刊资源中心（教材105页）免费提供近200种期刊的10多万篇全文（不包括PubMed动态免费全文）

PubChem

PubChem是免费的公共化合物结构信息网络数据库，提供小分子生物活性的有关信息，与化学密切相关。PubChem由 NCBI’s Entrez信息检索系统内三个相互链接的数据库组成的，包括PubChem Substance、PubChem ComPound和 PubChem BioAssay。
检索限定：字段限制：著者、刊名、篇名、滤过（filter原文收藏处）等数据输入时间：默认检索可回溯到1950年，限制选择30天-10年文献类型限制语种限制子文档

Mesh主题词表

浅析基于语义web的信息检索优化及实现

１．索深度更深２搜
传统网页标记语言很难将一个网页按内容拆分为更小的语义单元，只能将整个网页作为最小的检索对象。不能像数据库检索一样深入到表格的字段，直接得到想要的数据显然。的检索方式非常的不这样方便而且效果也不令人满意在未来的语义Ｗｅｂ环境里．网页的由于制作者对于网页内每一项有意义的内容都会进行基于语义的标记所以，搜索引擎可以直接深人网页文档内部，将每一项标记的内容作为检索对象 ’ 从而直接返回用户想要的内容１多媒体搜索更有效．３当今的自动搜索引擎虽然也有某些能对图片、频、音视频等多媒体文件进行搜索，但主要依据的都是文件名、围的文字信息以及文周件本身的属性特征。这几种搜索依据都有很大的缺点。文件名虽然常常描述了文件的内容．网上的大多数多媒体文件都不是按照这种但是方式命名的，而是用数字加字母命名，文件名并没有任何实际含义。因此，网上的各种多媒体搜索引擎的效果非常不理想也是可以理解现在的。在未来的语义Ｗｂ环境下，ｅ多媒体的检索将会变得简单而准确。语义Ｗｅｂ具有的强大的对资源语义进行描述的功能．并且这些描述都可以被其他应用程序所理解和使用另外，语义Ｗｅｂ的资源间语义关系的描述能力，使得多媒体资源与文字描述能很好的融合为一体。更
表单、词语、或者自然语言）加入特定的背景信息或者语义关系，，从而使计算机能够更好的理解用户输人假设我们需要查找中国曾经援助过哪些国家．果我们输入“ 如中国” 援助 ” 和“ 两个词．传统的检索系统会检索出中国曾经被哪些国家援助的信息。在语义检索中．将力求能够把上述所用语义知识ｆ例如在 “ 国” “ 助” 前者是后者的施中和援中．动对象）传达给检索系统．而使得用户和计算机在对检索人口的理从解上达到更大一致所谓对信息组织赋予语义．是指在建立索引时候．不再局限于以词作为索引入口．而是以语义实体、义属性和语义关系作为切人点，语目前较为革命的做法是文档将不再是语义信息的基本单位．取而代之的是与现实世界模型相对应的语义实体、语义属性和语义关系．这些语义实体、语义属性和语义关系作为结构化的信息存储在特定的文档中，文档的检索被规约为完全形式化的概念和实例匹配。但这种方式局限表现在，首先，目前大量的信息仍然是以非结构化ｆ如纯文本、语音和图像等）形式存在．把这些转化为形式化的本体知识是一项巨大的工程；，其次在将文本形式化为一系列语义对象及其实例的过程中．不可避免会造成信息丢失。上原因．综一般在创建语义信息库的同时．会原始文档以作为浏览信息的参考另外．由于语义实体通过本体描述语言来描述其属性和关系．因而用户可以在此基础上进行查询扩充．从而使检索结果更加全面一类非常典型的推理应用就是：在本体库已经建立完备的情况下．户用可以考虑使用类和属性的继承关系来对查询进行扩展．以期提高查全率。例如，查询与“ ” Ｉ相关的文档，Ｔ在知识库中，由于“ ｖ技术” “ ｅｉａａ、ｍｔ技术” 它的子类．以．者在后台作为扩展检索是所将后２２．基于语义ｗｂ的检索的实现ｅ在传统的信息系统中．人们通常选择结构化的查询语言（ＬＳ）Ｑ作为查询信息的通用工具。但是．由于ＳＬ以传统的关系数据库作为查Ｑ询对象，因而并不适合语义信息查询最初的语义查询是Ｓｎｒ大ｔｆｄａｏ学推出的基于ＳＡＯＰ的语义查询原语ＧＤａａＲＱｅｔｔ．ＤＬ和Ｏ一ＷＬ０Ｌ吸收了前者的优点．开始被研究者逐渐采用本文主要介绍目前最为常用的ＲＤ１Ｑ查询语言ＲＱ最初是Ｈ公司推出的ＲＦ文件的查询语言．ＤＬＰＤ后来研究者在此基础上进行了改进．通过ＲＱ也可以查询Ｏ文件．ＤＬ的ＤＬＷＬＲＱ查询格式与ＳＬ相似．Ｑ可以用以下的ＢＦＮ范式来表示：

文本信息检索技术

期末课程论文论文题目：基于文本信息检索技术课程名称：信息检索技术课程编号：1220500学生姓名：学生学号：所在学院：运算机科学与工程学院学习专业：运算机科学与技术课程教师：2021年7月4日文本具有与平台无关、支持基于内容的联想式超链接信息组织方式和多媒体化的人机界面，因此成为Interact上信息组织、存储与发布的要紧方式之一。

可是，由于文本是一种非结构化文档，一样仅适合于信息的阅读和导航，而无法像数据库那样实现基于主题、关键词、内容等的信息检索。

第二，一张主页至少对应一个以上的文件，当信息规模较大时，不仅文件数量庞大，而且文件间存在的错综复杂的链接关系也难以保护．在数字化图书馆、多媒体课件资源和ICP(Intemet ContentPmvider)网站构造等应用中，这种情形尤其突出．因此，如何实现超文档的标准化治理，并提供基于主题和全文的检索功能，已经成为数字图书馆、多媒体远程教育中课件资源治理和ICP效劳的一个重要问题。

目前，实现文本信息的全文检索，一样有以下两种解决途径：①采纳Web效劳器自带的索引效劳器，如Microsoft IIS自带的Index Server，这种方式只能实现字符串匹配查询，无法实现按主题查询，效率低下，无法跨平台，也无移植性；②通过将非结构化的文本文件集转换成结构化数据库，并对数据库中文本记录的特点字段进行标引。

形成完整的文本数据库．在此基础上开发相应的基于web的检索引擎，实现对超文本查询的目的。

本文在分析文本信息检索功能需求的基础上，提出了一种将非结构化的超文本转换为结构化数据库的模型，而且提出了一种支持文本信息全文检索的解决方案，在数字图书馆系统和多媒体远程教育系统的课件资源治理与检索中取得了实际应用和验证。

功能需求与模型一样地,关于一个规模较大的超文本信息群，应向用户提供以下检索功能。

(1)信息分类.通过对信息进行分级、分类组织，为用户提供信息源选择的功能，以便为用户导航或查询界定检索范围.关于范围过大的信息群，有必要采纳二级乃最多级分类，利用户在进行具体检索前通过逐级选择信息类别达到缩小检索范围的目的。

基于本体的Web文本挖掘与信息检索

第３卷第２期６２
，３６
・
计
算
机
工
程
２１００年１１月
Ｎｏｅｂｅ１ｖｍｒ２００
Ｎｏ．２２
ＣｏｍｐｅｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｉｅｉ
软件技术与数据库・
文编：０－４（１２－７－ —＿章号１０３８０）－０－３＿０２２０２０５０ｉ
［ｙｗｏｄ］ｏｔｌｇ；ｂｔｘｎｎ；ｅｔｒｐｃｄｌｉｆｒｔｎｒｔｅａＫｅｒｓｎｏｏｙＷｅｔｅｍｉｉｇｖｃａｅｏｓｍｏｅ；ｎｏｍａｏｅｖｌｉｉｒ
１概述
网络信息技术的发展使得各个领域的数据和信息急剧增
——— 面
基于本体的Ｗｅｂ文本挖掘与信息检索
艾伟，孙四明，张峰
（中国航天工程咨询中心，北京１０４）００８
摘
要：针对传统Ｗｅｂ文本挖掘技术缺少语义理解能力的不足，提出并实现一种基于本体的Ｗｅｂ文本挖掘模型，即利用基于本体概念体
ｖｃｏｐｃｄｅｏｒｐｅｅｔｈｅｄｃｍｅｔ．ｓｄｓａｎｅｒｔｏｆｒｔｎｒｔｉｖｌｅｉｎｉｒｐｏｅｎｔｅｆｕｄｔｏｆｔｘｎｎｅｔｒｓａｅｍｏｌｅｒｓｎｏｕｎｓＢｅｉｅ，ｎｉｔｇａｉｎｉｏｍａｉｅｒｅａｓｇｓｐｏｓｄｏｈｏｎａｉｎｏｔｔｔｎｏｄｅｍｉｉｇ．

基于语义Web技术的智能信息检索研究的开题报告

基于语义Web技术的智能信息检索研究的开题报告一、研究背景和意义随着互联网的快速发展，越来越多的信息被发布到网络上，如何高效地检索到自己想要的信息成为了互联网用户面临的一个普遍问题。

传统的文本检索技术主要基于关键词匹配，效果难以满足用户的需求。

近年来，语义Web技术的发展给信息检索带来了新的思路和方法。

语义Web技术是一种用于描述、共享和结构化信息的技术，其核心是RDF（资源描述框架）和SPARQL（RDF查询语言）。

语义Web技术的应用可以将数据从简单的文本转换为更加结构化的表达形式，提供更加灵活和精确的查询方法。

将语义Web技术应用于信息检索中，可以实现更加智能化的检索过程，满足用户的多样化需求。

本研究旨在探究基于语义Web技术的智能信息检索方法，通过对语义Web技术的研究和应用，提高信息检索的效率和准确性，提升用户体验。

二、研究内容和方法本研究主要包括以下内容：1. 语义Web技术的基础知识：学习RDF、OWL、SPARQL等关键技术，了解语义Web技术在信息检索中的应用。

2. 语义建模和标注技术：探究将现有文本信息转换为符合语义Web 技术的模型和标注方法，研究如何将模型和标注应用于信息检索中。

3. 智能查询和推荐技术：研究基于语义Web技术的智能查询和推荐方法，包括基于关系的查询、语义匹配查询等方法，探究如何利用推理机制和本体知识表达信息之间的语义关系，提供更加智能化、精确的查询服务。

4. 实验验证和性能评估：基于实际数据集，验证所提出方法的性能和效果，通过评估指标比较不同方法的优劣。

本研究将采用文献综述、实验研究等方法，探究基于语义Web技术的智能信息检索方法和应用。

三、预期结果和创新点本研究的预期结果是设计并实现一种基于语义Web技术的智能信息检索系统，该系统可以提供更加准确、灵活、智能化的查询服务，满足用户的多样化需求。

同时，本研究还将对语义Web技术在信息检索领域的应用进行深入探究，提出相应的解决方案和方法，为进一步推广语义Web技术在信息检索领域的应用提供参考。

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Ｆｎｌ，ｔｅｆｕｏｍ０ｅｃｏｄｎｅｃｒｎｓｕｔｎｉａｙｈｔｒｗｒｉｐｐｓｄａｃｒｉｔｔｕｒｔｉａｏ．ｌｕｅｋｓｇｏｈｅｔｉ
Ｋｅｒｓ：ｉｆｒａｉｎｒｔｅａ；ｐｒｏａｉａｉｎ；ｔｘｅｒｅａ；ｑｅｔｎ—ａｓｒｎｙｗｏｄｎｏｔｒｖｍｏｅｉｌｅｓｎｌｔｏｚｅｔｒｔｉｖｌｕｓｏｉｎｗｅｇｉ

是信息检索系统提供的基本功能，在传统的信息检
索中应用较广泛。它将文本表示成布尔表达式，然后再通过与用户的查询表达式进行逻辑比较来检索
相关文本。Ｊ１１２向量空间模型．．
年，美国学者Ｌｈ提出了统计信息检索的基本理论ｕｎ和方法。１６９０年，ａｏＭｒｎ和Ｋｈｓ出了信息检索ｓｕｎ提的概率模型ｌ。１６ｌ９５年，国康奈尔大学的ＧｒｒＪ美ｅｄａ
（ｃｏｌｆｏｕｅｃｎｅｏｔｅｓＮｒｌｎｖｒｔ，Ｃａｇｌｎ１０１，ｈｎ）ＳｈｏｏｍｐｔＳｉｃ，ＮｒａｔｏｍａＵｉｓｙｈｎｄｕ３１７ＣｉａＣｒｅｈｅｉ
ＡｂｔａｔＷｉｈｒｐｄｅｅｏｍｅｔｏｎｅｔｔｃｎｌｇ，ｔｅｕｅｆｄｃｍｅｔｏｔｅｎｅｔｓｒｃ：ｔｔｅａｉｄｖｌｐｎｆｉｔｍｅｅｈｏｏｙｈｎｍｂｒｏｏｕｎｓｎｈｉｔｍｅｈｉｒａｅｘｏｅｔａｌｎｃｅｓｓｅｐｎｎｉｌｙ，ＳｕｒｎｌｎｅｏｅｍｏｔｉｏｒｎｅｅｒｈｓｆｃｓｓｏａｏｔｘｒｃｓｆｌＯｃｒｅｔｏｆｔｓｙｈｍｐｔｔｒｓａｃｅｏｕｅｎｔｔｈｗｏｅｔｔｕｅｕａｈａｉｆｒａｉｎｒｐｄｙａｄｅｌｉｎｙｆｏＷｅｎｏｍｔｏａｉｌｎｆｃｅｄｒｍｂ．Ｔｈｓｐｐｒｆｓｙｉｔｄｃｓｔｅｒｓａｃａｋｒｕｄａｄｔｅｌｉａｅｒｄｒｕｅｅｅｒｈｂｃｇｏｎｉｎｏｈｎｈｐｅｅｉｕｔｎｏｅｔｘｎｏｍａｏｅｒｅａ，ａｄｄｓｕｓｓｓｖｒｌｉｆｒｔｎｒｔｅａｄｌｄｔｘｒｓｎｔｓｔａｏｆｔｅｔｉｆｒｔｎｒｔｖｌｎｉｃｓｅｅａｎｏｍａｉｅｒｖｌｍｏｅｓａｅｔｉｈｉｉｅｏｉｎｉｆｒｔｎｒｔｉｖｇｒｔｍｓｗｈｃｒｓｄｗｉｅｙａｒｓｎｔｈｅｌｂｒｔｓｇｎｒｎｏｍａｏｔｉｖｎｏｍａｉｒｅａａｏｉｏｅｌｌｈｉｈａｅｕｅｄｌｔｐｅｅ，ｔｎｅａｏａｅｅｅａｉｆｒｔｎｒｒａｌｉｅｅｌｓｓｅｄｔｅｐｒｏａｉｅｉｆｒｔｎｒｔｉｖｙｔｍｓｗｅｌａｔｅｒｓａｃｉａｏｏｅｐｅｅｔｙｔｍｓａｅｓｎｚｄｎｏｍａｏｒｅａｓｓｅａｌｓｈｅｒｈｓｔｔｎｆｒｔｒｓｎ．ｎｈｌｉｅｌｅｕｉｈ
维普资讯
２０耳第８０７期
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：３９５２２Ｏ）９１７— ３１０ —２５（０ｒ０ —０２０１７
基于Ｗｅ文本信息检索技术ｂ的
孙铁利，邓凯英
（东北师范大学计算机学院，长春１０１）３１７
关键词：信息检索；个性化；文本检索；自动问答
ＴｅｔｉｆｒａｉｎｒｔｉｖｌｔｃｎｌｇａｅｎＷｅｘｎｏｍｔｏｅｒｅａｅｈｏｏｙｂｓｄｏｂ
ＳＵＮｉ．ｉＴｅ１，ＤＥＮＧｉＹｉｇＫａ．ｎ
０引言
信息检索起源于图书馆的参考咨询和文摘索引工作，历了手工检索、算机检索到目前网络化、经计智能化检索等多个发展阶段。１５９０年，国学者美ＣｖＭｏｒ首创了“ 息检索 ” 一术语。１５ｌｎａｉＮ．ｏｅｓ信这９８
摘
要：随着互联网技术的迅速发展，网上文本数量成指数级增长，如何有效地提取出所需信
息成为当前重要的研究课题。首先介绍文本信息检索的研究背景和现状，并讨论信息检索模型和目前广泛使用的文本信息检索算法，然后阐述通用信息检索系统和个性化信息检索系统以及目前的研究状况。最后，基于现存的问题提出了未来的工作。
Ｓｈｎ授创立了信息检索向量空间模型。随之产ａｏ教生了文本信息检索的主要算法以及检索系统。