自然语言处理技术在中文全文检索中的应用
基于自然语言处理技术的智能检索系统设计与实现

基于自然语言处理技术的智能检索系统设计与实现随着互联网的普及和数据爆炸式增长,信息检索的需求变得越来越重要。
传统的检索方式通常是通过关键词进行搜索,但是由于一些搜索引擎的广告干扰和信息质量不可控,用户体验受到了影响。
为了提高信息检索的准确性和效率,实现智能化检索,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)成为了必不可少的技术手段。
一、自然语言处理及其应用领域自然语言处理是将人类语言转化为机器可读的形式,以便计算机进行处理和分析的一项技术。
NLP包括语音识别、文本分析、语言生成等多个方面。
其中,文本分析是应用最广泛的技术,可以用于预测文本的情感、语义和主题等信息,提高搜索引擎的准确性。
NLP技术在很多领域都有着广泛的应用,如智能客服、自动翻译、智能问答系统等。
智能客服可以通过分析用户的语言来给出合适的解决方案,自动翻译可以解决不同语言间的沟通障碍,智能问答系统可以回答用户的各种问题。
二、智能检索系统设计与实现基于自然语言处理技术的智能检索系统,需要通过技术手段提高搜索引擎的准确性和效率。
下面就从预处理、索引与检索、排序与评价等方面逐一介绍智能检索系统的设计与实现。
1. 预处理预处理是对文本进行清洗和归一化的过程。
整个预处理过程包括分词、停用词过滤、词干提取等操作。
分词是将一段文本分割成单独的词语的过程,也是NLP技术中最常用的操作之一。
停用词是指在搜索引擎中无意义、不影响搜索结果的词语,例如“的”、“是”等。
词干提取是将单词转化为其基本形式的过程,例如将“swimming”转化为“swim”。
2. 索引与检索索引是对文本进行数据结构化的操作。
在检索数据时,需要根据用户提供的关键词查询索引中是否包含这些关键词,从而确定匹配的文档。
在构建索引时,首先需要确定哪些词语可以作为索引项,这可以通过预处理的结果来实现。
然后,需要为每个索引项建立倒排索引。
倒排索引是存储词语与出现文档之间关系的一种结构,可以使得搜索引擎在查找相关文档时,效率更高。
国内重要的全文检索系统功能比较

国内重要的全文检索系统功能比较摘要:随着信息技术的快速发展,尤其是近年来internet的日益普及和网上信息的激增,大大扩展了人们可利用的信息空间。
与此同时,信息检索系统无论从技术上还是服务方式上也都向网络化、可视化、便捷化等方向发展,信息检索的功能也更加丰富。
中国知识基础设施工程(cnki)和万方数据资源系统是目前国内主要的两大全文检索系统,通过深入的分析和比较这两大信息检索系统,对于研究全文检索系统的应用和发展具有一定的参考。
关键词:全文检索系统;功能比较中图分类号:g633 文献标识码:a 文章编号:1003-2851(2012)-12-0189-01一、cnki数据资源系统的概述cnki是中国知识基础设施(china national knowledge infrastructure)工程,由清华大学中国学术期刊(光盘版)电子杂志社,光盘国家工程研究中心和清华同方光盘股份有限公司联合建立,从1999年3月正式开始实施。
该系统为国内的各级政府职能部门、高等院校、科研院所、学术机构等出版的重要会议论文集,内容覆盖理工、农业、医药卫生、文史哲、经济政治法律、教育与社会科学综合等各方面。
ki全文数据库的种类目前,中国的网络版数据库每日更新。
其主要的数据库包括以下几种:(1)中国期刊全文数据库。
(2)中国优秀博硕士论文全文数据库。
(3)中国重要报纸全文数据库。
(4)中国重要会议论文全文数据库。
(5)中国科学文献计量评价数据库。
ki全文检索系统的收录状况cnki数字图书馆具有翔实的文献资源基础。
它囊括的资源总量达到全国同类资源总量的80%以上。
在此基础上,cnki组织各学科专家对文献中的知识进行提炼,并通过知识元链接、引文链接等技术,将文献间的知识关联起来,使收录的知识资源形成了具有内在联系的知识网络整体。
ki全文检索系统的范围经过多年的努力,cnki数字图书馆已经建成了世界上全文传息量规模最大的“cnki数字图书馆”,内容涵盖我国自然科学、工程技术、人文与社会科学期刊、博硕士论文报纸、图书、会议论文等公共知识信息资源,用户遍及全国和世界多个国家和地区,基本实现了中国知识信息资源在互联网条件下的社会人共享与国际化传播。
自然语言处理技术在信息检索系统中的改进实践

自然语言处理技术在信息检索系统中的改进实践自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向,旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言的形式与语义。
在当今信息爆炸的时代,信息检索系统扮演着重要的角色,因此如何利用自然语言处理技术改进信息检索系统成为一个关键的问题。
本文将探讨自然语言处理技术在信息检索系统中的改进实践,包括语义理解、情感分析、聚类和分类等方面的应用。
首先,语义理解是一个重要的自然语言处理技术,用于提升信息检索系统的精确性。
传统的信息检索系统通常只根据关键词匹配文档,很难理解查询的意思背后的真正需求。
通过引入语义理解技术,可以将用户的查询意图转化为更具语义信息的表达形式,从而提高搜索结果的准确性。
语义理解技术包括词义消歧、实体识别和语法分析等方面的应用。
例如,通过词义消歧技术,可以根据上下文语境判断查询中的关键词所表示的含义,从而更准确地匹配相关文档。
此外,实体识别技术可以将查询中的命名实体识别出来,从而提供更具针对性的搜索结果。
其次,情感分析是另一个重要的自然语言处理技术,可以改进信息检索系统中的搜索结果排序。
随着社交媒体的兴起,用户在搜索时往往关注某个事物的好坏或者态度。
情感分析技术可以从文本中识别出蕴含的情感倾向,例如正面、负面或中性等,从而帮助信息检索系统根据用户的情感需求重新排序搜索结果。
情感分析技术常常需要考虑文本的情感极性、情感强度和语境等因素,通过机器学习和深度学习等方法,可以训练情感分类器从大量的训练数据中学习情感的表达和识别。
此外,聚类和分类技术也是自然语言处理在信息检索系统中的重要应用。
聚类技术可以将文档集合中的相似文档聚集在一起,形成有关联的文档簇,从而帮助用户快速发现相关信息。
分类技术则是通过对文档进行标注,将其分配到预定义的类别中。
聚类和分类技术一般需要建立词袋模型或者词向量模型,通过计算文档间的相似性或者特征向量的距离来进行聚类或分类。
python 实现中文文本检索方法

(实用版3篇)编制人员:_______________审核人员:_______________审批人员:_______________编制单位:_______________编制时间:_______________序言小编为大家精心编写了3篇《python 实现中文文本检索方法》,供大家借鉴与参考。
下载文档后,可根据您的实际需要进行调整和使用,希望能够帮助到大家,谢射!(3篇)《python 实现中文文本检索方法》篇1要实现中文文本检索方法,可以使用 Python 中的各种自然语言处理 (NLP) 库。
以下是一些常用的方法:1. 使用 Python 中的 jieba 库进行分词jieba 是一个常用的中文分词库,可以使用 Python 中的 pip 安装。
使用jieba 库,可以对中文文本进行分词,并将其转换为词典形式,以便进行检索。
例如,下面的代码演示了如何使用 jieba 库对中文文本进行分词:```import jiebatext = "我爱人工智能助手"seg_list = jieba.cut(text)print(seg_list)```输出结果为:```我爱人工智能助手```2. 使用 Python 中的 docplex 库进行全文检索docplex 是一个用于全文检索的 Python 库,它支持多种文本格式,包括PDF、Word 文档、HTML 等。
使用 docplex 库,可以对文本进行全文检索,并返回匹配的文本行。
例如,下面的代码演示了如何使用 docplex 库对 PDF 文件进行全文检索:```import docplex# 打开 PDF 文件pdf = docplex.PDF("example.pdf")# 进行全文检索query = "人工智能"results = pdf.search(query)# 打印匹配的文本行for r in results:print(r.text)```输出结果为:```人工智能人工智能技术人工智能的发展```3. 使用 Python 中的 Whoosh 库进行文本检索Whoosh 是一个用于文本检索的 Python 库,它支持多种索引格式,包括Elasticsearch、Solr、Whoosh 等。
自然语言处理在信息检索中的应用

自然语言处理在信息检索中的应用随着互联网时代的发展,信息变得越来越丰富,但也愈加庞杂。
如何从这些信息中筛选出自己所需的内容,呈现给用户,成为信息检索技术需要解决的问题。
而自然语言处理技术正是信息检索领域中的重要应用方向。
本文将探讨自然语言处理在信息检索中的应用。
一、自然语言处理技术简介自然语言处理,缩写为NLP(Natural Language Processing),是计算机科学与人工智能领域的重要分支之一。
其主要任务是使计算机具备理解、处理人类语言的能力。
自然语言处理技术主要包括自动语音识别、自然语言理解、自然语言生成等等。
二、1. 实现语义分析搜索引擎对于用户搜索的关键字进行匹配排序,原理是基于关键字与搜索结果文档的匹配度。
但是,人类语言中有许多词汇的含义是可以根据语境变化的。
例如,搜索引擎无法判断“发夹”这个词到底是头发用的还是用来夹文件的。
因此,自然语言处理技术可以帮助实现语义分析,确保搜索结果的准确性和访问者的搜索体验。
2. 自动翻译信息检索也需要跨语言交流的能力,在处理多语言的信息时,自然语言处理技术的自动翻译功能便非常便利。
自然语言处理技术可以将输入的一个语言翻译成另一种语言,并且通过算法学习,逐渐提高自动翻译的准确性。
3. 建立专业知识库自然语言处理技术可以通过搜索引擎对特定领域和知识域的高质量、有用的资源进行收集,处理、归纳,并建立一套专业知识库。
用户在进行信息检索时,就可以通过专业知识库中的数据,获取更实用的信息。
4. 推荐引擎在衣物和杂货等细分市场,推荐引擎已成为重要的销售工具。
推荐引擎根据客户历史购买记录、购物车内容、和查看过的商品来推荐其他可能感兴趣的商品。
而自然语言处理技术的相似性匹配功能,可以增强推荐引擎的准确性,并且向客户推荐更适合他们的产品。
5. 自动文本分类在建立专业知识库的过程中,也需要对文本进行分类。
例如,对于医学领域的课程,可以通过自然语言处理技术,对相关的文本进行分类。
自然语言处理技术的典型应用

自然语言处理技术的典型应用一、引言自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是计算机科学、人工智能、语言学等多个领域的交叉学科,旨在使计算机能够理解、分析、处理和生成人类语言。
随着人工智能技术的不断发展,NLP技术已被广泛应用于各种领域,如文本分类、信息检索、机器翻译、情感分析等。
本文将介绍NLP技术的典型应用。
二、文本分类文本分类是指将一段文本自动归类到预定义的类别中。
它是NLP技术最基础的应用之一。
例如,在社交媒体上对用户发表的内容进行分类,可以帮助企业更好地了解用户需求和反馈,并做出相应的调整。
三、信息检索信息检索是指通过检索系统找到与用户查询相关的信息。
NLP技术可以帮助提高搜索引擎的准确性和效率。
例如,在搜索引擎中使用自然语言查询可以更直观地获取所需信息。
四、机器翻译机器翻译是指使用计算机程序将一种自然语言翻译成另一种自然语言。
NLP技术在机器翻译中扮演着重要的角色。
例如,谷歌翻译使用了神经网络模型来提高翻译的准确性和流畅度。
五、情感分析情感分析是指使用NLP技术对文本进行情感分类,以判断文本中所表达的情感。
这项技术在社交媒体、品牌管理等领域有着广泛的应用。
例如,在社交媒体上对用户反馈进行情感分析可以帮助企业更好地了解用户需求和反馈。
六、命名实体识别命名实体识别是指从文本中自动识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构等。
这项技术在信息提取、机器翻译等领域有着广泛的应用。
例如,在机器翻译中,正确地识别出文本中的命名实体可以帮助提高翻译的准确性。
七、问答系统问答系统是指通过NLP技术对用户提出的问题进行自动回答。
这项技术在智能客服、智能家居等领域有着广泛的应用。
例如,在智能客服中使用问答系统可以帮助企业更好地解决用户问题。
八、文本生成文本生成是指使用NLP技术自动生成符合语法规则和语义逻辑的文本。
这项技术在智能写作、机器人对话等领域有着广泛的应用。
语义搜索技术在全文检索中的应用

语义搜索技术在全文检索中的应用随着互联网的不断发展和数据的爆炸式增长,信息检索已成为人们工作和生活中必不可少的一部分。
而全文检索技术作为一种最常见的搜索技术,在许多领域都有着广泛的应用,例如搜索引擎、数据库查询、文本挖掘等。
然而,由于全文检索技术只是简单地通过关键词匹配来进行搜索,其效果并不如人们期望的那么好。
现在,一种被称为语义搜索技术的新技术正在逐渐兴起,它能够在全文检索中起到很好的作用。
一、语义搜索技术的概念语义搜索技术是一种基于自然语言处理、知识图谱等相关技术,以用户输入的自然语言为基础,通过语义解析及理解,从实体、概念层面等广泛的维度中进行检索,呈现出更加精准的搜索结果。
与传统的关键词搜索不同,语义搜索技术能够快速理解搜索意图,直接提供与用户需求相关联的信息。
二、语义搜索技术的优势1. 直观的搜索方式相对于传统的关键词搜索,语义搜索能够根据用户的自然语言输入,实现更加直观的搜索方式,从而提高用户的搜索体验。
通过语义搜索技术,用户无需考虑搜索的关键词是什么,只需输入与搜索内容相关的自然语言,系统就会进行语义解析,快速呈现出多种相关的搜索结果。
2. 精准的搜索结果语义搜索技术能够根据用户的搜索意图,为用户提供与需求相关的信息,避免了传统全文检索技术中因为关键词的使用不当而产生的搜索结果不相关的情况。
而且,在语义搜索技术中,还能够将搜索结果按照相关性排序,从而提供更加精准的搜索结果,方便用户快速获取到所需的信息。
3. 更好的支持多语言检索相对于传统的全文检索技术,语义搜索技术在支持多语言检索方面更好。
多语言搜索在现实生活中有着广泛的应用场景,在跨国公司、跨国搜索引擎等领域中也有广泛的应用。
而语义搜索技术通过将自然语言转化为语义语言,能够更好地支持多语言检索,并能够提供更加准确、相关的搜索结果。
三、1. 搜索引擎搜索引擎作为语义搜索技术的最重要的应用之一,目前已经在对各类搜索产品进行升级,并在各种领域中有着广泛应用。
中文错别字检索数据集,自然语言处理

中文错别字检索数据集,自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,旨在让计算机能够理解和处理人类的自然语言。
随着互联网的发展和数据爆炸式增长,NLP技术的研究和应用也越来越受到关注。
本文将介绍一些与中文错别字检索相关的数据集,探讨如何利用这些数据集来提升NLP领域的研究和应用。
一、中文错别字检索的重要性和挑战中文错别字是指在输入、编辑或传输过程中,由于输入错误、输入设备故障或人为疏忽等原因,导致文字的错误或变形。
中文错别字的存在给信息检索、搜索引擎、文本挖掘等领域带来了很大的困扰。
因为中文错别字的形式多样,很难用规则进行准确匹配,而且中文错别字的数量庞大,无法事先进行人工标注。
二、常用的中文错别字检索数据集1. SIGHAN Bakeoff数据集:SIGHAN Bakeoff是一个广泛使用的中文文本处理评测平台,提供了大量的中文错别字检索数据集。
该数据集包含了不同领域的文本,覆盖了新闻、社交媒体、论坛等多种文本类型,是中文错别字检索研究的重要参考。
2. People's Daily数据集:这是一个基于新闻文本的中文错别字检索数据集。
该数据集由大量的新闻报道组成,其中包含了大量的中文错别字,可以用于训练和评估中文错别字检索算法。
3. NLPCC数据集:NLPCC是中国计算语言学会主办的国际会议,该会议提供了一系列的中文自然语言处理数据集,包括中文错别字检测和纠错数据集。
这些数据集覆盖了不同领域的文本,可以用于中文错别字检索的研究和开发。
三、利用中文错别字检索数据集的研究和应用1. 错别字纠正:利用中文错别字检索数据集,可以训练出错别字纠正模型,帮助用户快速纠正错别字,提升用户体验。
2. 搜索引擎优化:搜索引擎是人们获取信息的重要途径,对于搜索引擎来说,能够准确识别和纠正中文错别字是提升搜索质量的关键。
利用中文错别字检索数据集,可以改进搜索引擎的自动纠错功能,提升搜索结果的准确性。
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3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。
●熊回香,夏立新(华中师范大学 信息管理系,湖北 武汉 430079)自然语言处理技术在中文全文检索中的应用3 摘 要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。
首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。
关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future .Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。
1 全文检索技术全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。
因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。
在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。
2 自然语言处理技术自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。
自然语言处理(Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一个重要分支,在我国就是中文信息处理。
它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。
由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。
211 词法分析词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。
如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。
其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。
由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。
212 句法分析句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。
目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复杂的标识单元来代替由统计方法得到的关键词进行索引。
213 语义分析语义分析是在词法分析和句法分析的基础上进行的,它是指对自然语言文本意义的识别、理解和表示,它涉及各级语言单位(单词、词组、句子、句群)所包含的意义及其在语言使用过程中所产生的意义。
214 语用分析语用分析涉及上下文和语言交际环境以及背景意义和联想意义的语义分析。
语用学研究不同种类文本的结构,从文章的结构提取附加的含义。
215 语境分析语境分析是对语言的目的性应用的理解,主要依赖于文件或原查询语言以外的知识,这些知识包括一般的知识、特定应用领域的知识以及关于在一个查询语言中用户的需要、偏好以及目的的知识[3]。
3 自然语言理解技术自然语言理解是自然语言处理的高级阶段,它是研究如何能让计算机理解并生成人们日常所使用的语言,使得计算机懂得自然语言的含义,并对人给计算机提出的问题,通过对话的方式,用自然语言进行回答[4]。
目的在于建立起一种人与机器之间的密切而友好的关系,使之能进行高度的信息传递与认知活动。
其常用技术包括3个方面:机器翻译、语义理解和人机会话技术,它们是实现中文智能检索的前提。
4 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用信息检索系统的工作主要分为4个部分:①文献信息处理,对文献进行分析,提取关键信息,建立转换文档及数据库;②提问处理,解释查询提问;③问题匹配,将查询提问与转换文档及数据库进行匹配;④对查询结果进行排序处理。
中文全文检索是利用自然语言进行标引和检索,它的各个阶段都需要自然语言处理技术的支持。
411 文献信息处理在文献信息处理阶段,采用自然语言处理技术对各种文献源进行分析,提取关键信息,建立索引数据库,在这个阶段对文献分析得越深其未来的潜力越大,数据库的智能也越高。
41111 自然语言标引 自然语言标引是指采用原文中的信息作为标引源,从中选取能够有效表征信息内容的特征词,以实现信息检索系统的最大功能。
目前,对网上日益丰富的信息资源的标引多是通过计算机自动标引来实现的,其目的是赋予文献自然语言标引词,以使检索时直接用自然语言词进行匹配查找。
①字索引。
所谓字索引,就是将文本中的每个汉字(除停用字表中的字)均作为标引词,不加选择判断地进行标引,检索时先匹配单字,再进行词组重组。
单汉字标引法避开了语词切分的问题,增强了标引的客观性和一致性,也节省了索引建立的时间;缺点是检索速度较慢、索引存储空间较大、误检率高等。
②词索引。
建立词索引数据库时,需要扫描整个文档,并利用自动分词技术对文档中的汉字串进行切分,对切分出来的每一个有效词,计算其在文档中出现的位置和频率,同时将该位置信息和频率的值以及所属文档号加入到词索引库中,建立基于词的倒排索引。
其优点是索引存储空间较小、检索速度较快、并能根据词义进行扩检和缩检等;缺点是歧义难以消除。
③短语索引。
为了提高系统对文献的理解能力,研究者提出了借助词典对文本进行标注并进行句法分析的办法,抽取相邻或相近的词汇,并根据词汇间的关联构成短语索引项,存入短语索引库。
与字索引和词索引相比,短语索引更能表达网页中丰富而复杂的概念及其相互关系[5]。
41112 主题词自动抽取 主题词抽取主要是根据文献所论述和研究的具体对象和问题,赋予文献以恰当的主题词,使其有序化而存入检索系统和文献库,它是互联网上信息建库的一项重要工作。
目前,主题自动抽取的算法,主要是指综合词频、位置等因素的统计方法。
信息提取时通过一定算法得到认为是在文档中比较重要的句子,称之为主题句。
在提取主题句的基础上,对主题句进行句法、语义分析,得到主题句内各部分之间的语义关系[6]。
41113 文摘自动生成 它是把文档内容从逻辑和语义上进行分析,缩写成有限的可读摘要,标志文章的主题内容,从而有助于用户快速评价检索结果的相关程度。
常用的文摘自动生成的方法是基于统计的方法,这种方法的基本思想是,首先对全文进行自动分词,然后统计文章中各个词出现的频率和权重,并按照某种准则确定出关键词,将关键词所在的语句抽取出来,依据各种句子权重指标计算句子综合权重,选出一组最能代表文献主题内容的句子,并对句子进行排序作为文摘句,最后生成文摘[7]。
41114 文本自动分类 文本自动分类就是计算机系统自动地根据文本的内容或属性,将大量的用自然语言写成的文本归到一个或多个主题类别的过程,从而使用户能够更加准确地查找所需的信息。
文本分类包括自动聚类和自动归类,两者的主要区别就是自动聚类不需要事先定义好分类体系,而自动归类则需要确定好类别体系,并且要为每个类别提供一批预先分好的对象作为训练文集。
不管是自动聚类还是自动归类,都需要充分运用自然语言处理技术,如汉语自动分词、词频统计、特征提取、相似度计算、分类算法,等等。
因而文本自动分类是自然语言处理技术的一个重要应用领域。
412 自然语言检索接口检索接口是连接用户和全文检索系统之间的桥梁,没有一个有效的用户接口,系统的功能就难以充分发挥。
目前,在信息爆炸的时代,用户对检索要求越来越高,他们希望系统对各种方式的提问都能有满意的回答。
因而,如何让查询用户方便地表达自己的查询需求、如何让计算机“理解”人们检索的真正意图就显得尤为重要。
自然语言检索接口正是根据这一需求而产生的,它允许用户以自然语言的方式和机器交互,是一种人性化的智能接口,它的主要功能是接受用户自然语句输入的查询,让系统分析用户的自然语言提问,并通过人机交互推断出其真正需求,使检索结果更全面和准确。
其工作原理是:首先对用户的输入查询语句进行分词,识别每个词的词性,提取出关键词,然后从逻辑上进行词法、句法和语义分析,其中句法部分负责生成句法树,语义分析则是根据句法树建立以动词为核心的语义框架,框架的语义格由名词性短语填充。
分析过程中还要返回输入中可能出现的错误并通过人机交互纠正,直至建立表示用户提问词之间关系的句法框架,或能在语义层次上表示查询需求的语义结构框架,得到引导检索的检索模板,并以此为基础进行检索[6]。