关键词词表自动延伸
信息组织方法体系
B采用MARC格式描述网络信息 1991 年LC提出了讨论以USMARC为主 要架构;制定了囊括网络信息的相关 字段;以后又不断修订 包括扩大网 络信息资源的涵盖范围；增加 修 改008字段第26位数据元的代码； 5 相应字段增加$u以记录资源的 URL；增设856电子文件地址与检 索
C使用专门的网络数据描述语言进行网 络信息资源描述 XML；DC
信息组织方法体系
信息组织方法体系
• 一 信息揭示与信息组织 • 二 信息组织方法 • 三 信息组织手段
一 信息揭示与信息组织
• 1 信息描述 • 2 信息标引 • 3 信息系统组织
1 1 信息描述
• 信息描述information description;是 网络时代中学术界对传统文献编目概 念的一种继承和发展
a标题词法
a1定义：以标题词规范的事物名称 名词术 语作为文献主题内容的标识和检索标识 的先组式主题法
规范化处理：同义词计算机和电脑 近义词实验与试验 词形汉字的简体 繁体 异体 词组的组合方式正叙 倒 叙 并列 用注释方式对标题词的内涵进行限制的规范
a2标题词表： 工程标题词表SHE
工程标题词表SHE
二 信息组织方法
2 1 按组织对象分：文献实体组织与文献内容 组织
文献实体组织的对象是文献;书本指的是传统 的信息资源类型;主要指印刷型的出版物;如 图书 期刊 会议论文 科技报告等 文献实体 组织是把这些文献及其著录和标引记录组 织成一个有序的系统 如图书馆的分类排架 系统 分类目录 主题目录等
3. 联合编目理论Cooperative cataloging;若干个图书馆根据协议 和统一的工作规范;分担编目工作;共 享编目成果的一种编目形式
பைடு நூலகம்
详解美团实现搜索关键词自动匹配功能的方法
详解美团实现搜索关键词⾃动匹配功能的⽅法问题背景搜索关键字智能提⽰是⼀个搜索应⽤的标配，主要作⽤是避免⽤户输⼊错误的搜索词，并将⽤户引导到相应的关键词上，以提升⽤户搜索体验。
美团CRM系统中存在数以百万计的商家，为了让⽤户快速查找到⽬标商家，我们基于solrcloud实现了商家搜索模块。
⽤户在查找商家时主要输⼊商户名、商户地址进⾏搜索，为了提升⽤户的搜索体验和输⼊效率，本⽂实现了⼀种基于solr前缀匹配查询关键字智能提⽰(Suggestion)实现。
需求分析1.⽀持前缀匹配原则在搜索框中输⼊“海底”，搜索框下⾯会以海底为前缀，展⽰“海底捞”、“海底捞⽕锅”、“海底世界”等等搜索词；输⼊“万达”，会提⽰“万达影城”、“万达⼴场”、“万达百货”等搜索词。
2.同时⽀持汉字、拼⾳输⼊由于中⽂的特点，如果搜索⾃动提⽰可以⽀持拼⾳的话会给⽤户带来更⼤的⽅便，免得切换输⼊法。
⽐如，输⼊“haidi”提⽰的关键字和输⼊“海底”提⽰的⼀样，输⼊“wanda”与输⼊“万达”提⽰的关键字⼀样。
3.⽀持多⾳字输⼊提⽰⽐如输⼊“chongqing”或者“zhongqing”都能提⽰出“重庆⽕锅”、“重庆烤鱼”、“重庆⼩天鹅”。
4.⽀持拼⾳缩写输⼊对于较长关键字，为了提⾼输⼊效率，有必要提供拼⾳缩写输⼊。
⽐如输⼊“hd”应该能提⽰出“haidi”相似的关键字，输⼊“wd”也⼀样能提⽰出“万达”关键字。
基于⽤户的历史搜索⾏为，按照关键字热度进⾏排序为了提供suggest关键字的准确度，最终查询结果，根据⽤户查询关键字的频率进⾏排序，如输⼊[重庆,chongqing,cq,zhongqing,zq] —> [“重庆⽕锅”(f1),“重庆烤鱼”(f2),“重庆⼩天鹅”(f3)，…]，查询频率f1 > f2 > f3。
解决⽅案1.关键字收集当⽤户输⼊⼀个前缀时，碰到提⽰的候选词很多的时候，如何取舍，哪些展⽰在前⾯，哪些展⽰在后⾯？这就是⼀个搜索热度的问题。
亚马逊Listing优化
将后台的Target Audience 、Subject Matter、Other Attributes、Intended Use 等信息完善
以往我带的团队成员上架产品，从来不会填写这几项，看起来影响不大，那么在 search term 有限的情况下，将这些信息完善有助于亚马逊系统更加清晰的识别你的 产品。一句话完善这些信息更有助于亚马逊系统识别，有助于客户更快搜索找到你的 listing。
第二：站在亚马逊系统角度考虑，亚马逊其实并不知道你的产品是怎么样 的，它是通过关键词来识别你产品的类别的，也就是说你标题中需要写出 产品准确的关键词。这样亚马逊系统才能顺利的识别你的产品，收录你的 产品信息，从而让顾客有机会找到你的产品。
卖家上传产品
亚马逊收录并推荐
顾客看到
打造极致产品图片 CTR超过10％的优化秘诀
看到这里心细的小伙伴们应该有疑问: 确定了这么多词，标题和描述里根本写不全，怎么办？ 那么我们就要分关键词的关键程度了。 主关键词分别在标题和特性以及描述里面用就可以了，至于长尾词，我们填写到 后台的search terms。
小提示：可以用关键词的搜索量来区分到底哪个个是主要的词哪些是长尾词。红 框处显示的就是搜索数量。
那么完全没显示我们通过在卖家详情页找到的cover 还有skin。怎么办?
我们重复一下这个工作，在软件里面继续把这剩下的关键词搜出来，然后再汇总。 这里我不重复操作了。
汇总就万事大吉了吗？ 我们还得做一件事，那就是检验这些关键词是否说的是你这个产品。 怎么检验？把你找到的关键词一个一个再去搜索框搜索一下， 搜出来，显示的产品不是你要卖的产品类型，那么这个词可以舍去，反之则留下。
2018亚马逊Search Terms新规下我们应该怎么应对？
汉语关键词自动转换主题词方法的步骤-文献检索论文-图书档案学论文
汉语关键词自动转换主题词方法的步骤-文献检索论文-图书档案学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——目前,主题自动标引形成的索引均为关键字或关键词的索引.关键词在选择的时候,可以是主题词,也可以是没有经过任何规范化处理过的任意词汇,也就是自由词.用自由词作为关键词进行标引时,用户检索文献的时候就很容易造成误检或者漏检.如果将近义词、同义词以及多义词规范化地统一处理,将会提高查准率和查全率,而规范处理即为将关键词转换为主题词.1、汉语关键词自动转换主题词问题的提出为提高检索效率,主题词有着重要的地位.所以,用主题词作为文献标引,形成检索标识进行检索具有明显优点.首先,主题词属于规范化词汇,具有单一性的特点,一个词能够准确地表达一个概念,不随时间变化,不被使用者的主观理解和上下文左右,是十分理想的分析元素.其次,主题词所反应的概念并不是孤立的,它可以通过逻辑组合形成索引标识,来表达文献的中心内容这就有效避免了标引词对文献主题表达不清,检索率不高的问题.用主题词作为检索词进行对中文文本数据的分析与研究,能有效避免由于检索词的不规范性所导致检索数据库中主题标识的冗余或缺失.主题词是一种专门从自然语言中挑选出来的表达文本内容的词汇,用于文献的标引或检索,再加以规范化,达到了一个词语一个意义的要求的语词.例如,玉米与苞米为同义词,在建立主题索引系统时,如果不进行规范和区分,那么在检索时,就会出现检索不全的情况,为此就必须选择玉米这个具有使用频率高而又具有单种含义的规范性词语作为主题词.目前关键词-主题词转换实现方式主要包括3种:人工方式、计算机辅助方式和自动转换方式.1)人工方式,主要依赖智力劳动人工完成对应转换的操作,效率较低,但质量较高.2)自动转换方式,即由计算机根据释义词典、同义词表等各种语义工具通过各种相似度算法自动完成,效率较高,但质量参差不齐.3)计算机辅助方式,即由人与计算机共同完成,是当前各种关键词-主题词转换采用的主要编制形式.如李纲在《基于词汇链的关键词自动标引方法》中,利用基于知网的词语语义相关度算法对词汇链的构建算法进行了改进,并结合词频和词的位置等统计信息,进行关键词的自动标引.程肖、路蓓等在《热点主题词提取方法研究》中,基于多特征的融合提出热点主题词权重计算方法,构造出热点主题词判断公式HK,实现对热点主题词的提取.将关键词自动转换为主题词是计算机中文信息处理一直关注和力争解决的问题.2、汉语关键词自动转换主题词方法的步骤在海量的数据库文献中,并不能保证每篇文章的题名都能反映文章的主题,有的甚至再加上关键词也不能准确地表达文章的主旨.笔者是将文章的题名和摘要两者中的关键词抽出并转换为主题词,这样能有效地防止存取的主题词不能完全表达文章主旨问题的产生.关键词自动转换主题词的过程可以分为以下几个步骤:第1步,利用已有的词法分析工具对文献进行分词处理和词性标注;第2步,将经过分词处理后的词汇信息根据词语的词性标注进行筛选和词频统计;第3步,将筛选和统计好的词与现有主题词表进行匹配,并重新进行词频统计;第4步,经过人工干预选择出能表达该文献主旨的相关主题词,并进行存储.其主要的简单的设计流程如图1所示.在此模块中所应用的是中国科学院计算技术研究所开发的分词工具ICTCLAS(institute of computing technology,Chinese lexical analysis system),应用此工具对数据库中的中文文献进行分词处理和词性标注.ICTCLAS(institute of computing technology,Chinese lexical a-nalysis system)是中国科学院计算技术研究所研制出的基于多层隐马模型的汉语词法分析系统,该系统的功能主要有:中文分词,词性标注,未登录词识别.分词正确率高达97.58%(最近的973专家组评测结果).其最主要特点是把分出的词都进行了词性标注,且标注详细,不仅把词类分得很详细,而且把每一类又分成若干更详细的类别.在文献中,具有实际意义的词就是名词(n),还有与名词组合起来的形容词等等,这些词是描述性的词,可以对主题起到更好地表达,而其他的词比如量词(q)、代词(r)、介词(p)、助词(u)、标点符号(w)等等,则不具有实际意义.所以对文献中词语的筛选与统计,其实就是对文献中名词、动词等的筛选与统计,避免数据的繁杂和冗余,降低了工作量,提高主题词提取的准确性.应用电子版中国分类主题词表将分词出的关键词转换为主题词,具体步骤包括文献分词处理、词频统计、关键词转换主题词和主题词存储.由于在前人研究中文献分词处理和词频统计技术已经比较成熟,本文着重讨论关键词转换成主题词的方法和步骤.2.1关键词自动转换主题词过程描述本方法使用国家图书馆出版社所出版的电子版中国分类主题词表来具体操作,其界面如图2所示.对于不规范的检索词,比如同义词、多义词等,利用电子版中国分类主题词表能将其规范化.例如学名为玉米的事物,在现实生活和文献中,有好多其他的别称,如:苞谷、苞米、棒子,玉蜀黍等等.在此主题词表的检索框中输入此类词汇的别称时,该词表系统会自动地将规范化的主题词汇输出.将所有的筛选出来的词汇经过规范化处理后,就可以得到所有有关文本的主题词.针对可能存在主题词重复的情况,再将其词频进行统计.经过人工筛选出确实能表达该文献主题的主题词,并进行数据存储.2.2汉语主题词存取的处理流程首先,数据库中的表包括文献的名称、作者、出版社报刊名称、出版或发表日期以及存取出来的主题词等数据项.其次,主题词存取的数据处理流程体现在主题词存取过程中,通过计算机编程实现文献信息的读取,并利用分词工具对文献汉语语句做出分析并进行分词处理,处理过的词语信息经过词频统计,以方便主题词匹配时的重点选择,再人工干预选出能概括该文献主旨的主题词.其流程见图3.3、关键词自动转换主题词的分词、统计和存储本方法的重点就是汉语语句的分词处理和分词后对词语进行的筛选统计,以及主题词的录入.其实现使用了C#作为其主要编程语言,目的是减少其繁琐与易错性.使用Microsoft SQL Server 2000数据库实现标引词的提取和存储.3.1分词处理在中科院计算所汉语词法分析系统ICTCLAS中,对中文文本数据进行分词处理和分析.如果仅对某些语句进行分词处理,可以将要分析的语句输入到上面的检索框中,再点击运行即可得到详尽的分词结果和词语信息.如图4所示.如果对整个文件进行分析处理的话,点击处理文件按钮,会弹出打开文件的对话框,系统会自动将分好的词语保存在相应的目录下,得到的文件留作后面统计处理用.3.2统计处理将汉语词法分析系统分析的词语信息进行统计,其算法如下:1)初始化cizu,cixing,设定标示符flag,以及字符暂存zz,flag等于0时,表示算法在统计过程中,flag不等于0时,表示一个词组识别结束.2)读取文件,用字符串(s)记录.3)设定循环次数i(i在(0,s.Length-1)区间).当flag等于0时,如果s[i]为空,则继续,i++;若s[i]是/,则将cizu赋给zz,设置flag等于1,同时置cizu为空,i++;若s[i]是字,则将s[i]赋给cizu,i++.否则,若s[i]为空格,申请fenci类ci,将zz、词性赋值给ci,同时置zz为空,之后在fenci类中查找当前加入的词是否有记录,若有记录,则更新记录,数目加1,若没有记录,则新建.置flag为0,cixing为空,i++.若s[i]不是空格,则将s[i]赋值给cixing,i++.3.3主题词存储将文本的基本信息和提取的主题词保存在数据库中,就得到主题词标引的结果.存储过程其相关代码如下:4、结论本文取得的结果是通过中国科学院计算技术研究所开发的汉语分词工具和电子版的中国分类主题词表这2个现有工具,利用计算机编程语言实现中文文献的分词、筛选统计,将分出的词语记录并加以统计词频,词频合适的词被视为能代表文本主旨词语,将其与主题词表进行匹配,从而自动转换成主题词进行存储.对分词得到的关键词进行主题词匹配所用到的电子版中国分类主题词表,存在加密的情况,所以在探讨阶段还需要人工干预,但是如果真正投入使用,与国家图书馆合作将其接口实现即可.参考文献:[1] 章洪流,徐伟,吴倩,等.关键词标引常见问题探讨[J].中国专利与发明,2008(8):66-67.[2] 顾潇华,姜亦强,崔涛.中文自动标引、全文检索及搜索引擎三者关系的探讨[J].图书馆学研究,2011(17):88-89.。
阿里巴巴50问
精华50问（外贸版本）曝光1、曝光的影响因素有哪些？答：关键词覆盖、有效产品数、买家偏好、产品的排名、产品信息质量、整站质量、橱窗、P4P、信保金额、多语言市场、访客营销、阿里巴巴站外推广方式, 客户选择（金牌供应商，实地认证，金品诚企，TM 是否在线）2、怎样更好的覆盖关键词？答：从词性出发，把行业内所有相关的关键词都查找，延伸出来，整理到一张关键词表里，按照词表，发布产品的时候按主关键词k1不变，替换k2、k3的排列组合的方式把关键词全部覆盖。
关键词表当中的每一个词都是主词，都要去热门搜索词搜然后进行收录，如果这个词在热门搜索词那边没子目录，可以通过99 词表进行延伸，然后K1 不变，K2，K3 使用99 词表里面的词，这样，客户用行业内任何的关键词搜索找供应商，我们的关键词都有机会得到曝光，实现关键词更好的覆盖。
3、关键词如何查找，延伸？答：以热门搜索词为主，把行业及产品相关的关键词收录，具体步骤：输入大类词，把子目录进行收录；再把每一个子目录也放入搜索，并收录其子目录；每一级的子目录都用相同的步骤进行收录。
以行业视角、访客营销、蓝海词、询盘包含的关键词、我的词、P4P系统推荐词、阿里首页输入关键词出来的推荐词、阿里首页关键词键入后左侧的相关类目推荐、同行的标题为辅。
注意事项：去除行业及产品不相关的关键词，去除重复项。
Google AdWords为参考。
当关键词少，或者匹配关系的子目录不够时，用九九词表进行延伸。
4、如何使用九九词表？答：九九词表是一张自动延伸的表格，需要我们根据行业及产品的特点加入相关修饰词，这些修饰词可以通过阿里后台输入关键词，左侧栏有该关键词的颜色，型号，材质，用途等，这些作为修饰词，当放入关键词时，表格会自动延伸拓展新词。
5、 Google AdWords 与热门搜索词区别及优势？答：Google AdWords与热门搜索词都是买家搜索时的关键词，数据信息量都比较庞大，利用价值大。
信息自动标引技术
信息自动标引技术
2012年3月27日
自动标引技术概述
自动标引包括关键词自动提取（又称自动抽词标引） 与自动赋词标引两种类型。
文本挖掘领域：关键词抽取（Keyword Extraction） 在计算语言学领域：术语自动识别（Automatic Term
部编版语文二年级上册风娃娃教学设计推荐(3)篇
部编版语文二年级上册风娃娃教学设计推荐（３）篇〖部编版语文二年级上册风娃娃教学设计第【1】篇〗教学目标：1、认识本课12个生字，会写“夫、表、示、号”4个生字；2、能正确、流利地朗读课文，积累词语；3、初读课文，大致了解课文内容。
教学重点：结合语言环境，自主识字，规范书写4个生字。
教学难点：指导写好“表”和“号”。
教学准备：多媒体课件、识字卡片。
教学流程：一、谜语引入1、上课之前，猜谜语：云儿见它让路，小树见它招手，禾苗见它弯腰，花儿见它点头。
揭示谜底：风，板书。
2、今天我们要和风娃娃交朋友。
板书课题，读课题。
二、初读课文1、自由读文，把课文读正确，不认识的字借助下面的拼音认识它，并多读几遍。
2、分段轮读，检查字音。
3、读了2遍课文，你知道了什么？三、精读课文1、读了两遍课文，你就知道这么多，你真了不起，看来，会读书可真有用啊！如果你哪里没读懂也没关系，一会儿我们细细地读故事，相信这节课结束以后，你一定会和风娃娃成为朋友。
2、风娃娃来到田野里，帮人们做了什么？自由读读第2自然段。
（读后交流，帮人们做了什么？）是啊，他吹动了风车，读前半段。
解决“转”多音字，读出断断续续。
看到这种情形，风娃娃是怎么做的？读中段，读出“使劲儿”。
经过的帮助，读后半段，读出“高兴极了”。
说说我在什么时候也高兴极了。
3、帮助别人是一件多么令人高兴的事啊！风娃娃又来到了河边，这回帮助了谁？读第3自然段。
（读后交流，帮助了纤夫，纤夫是指在河边用体力拉船的人们。
）纤夫们是怎么拉船的？出示文中句子，读出纤夫的拉船的艰辛。
看到这种情况，风娃娃急忙跑过去帮忙，对帆船吹起来，引读后半段，学生读。
读出句子的意思，纤夫们笑了，可能会对风娃娃说：“。
”4、风娃娃想：帮助人们做好事，真容易，只要有力气就行。
于是，他来广场上……自由读第4自然段。
识“筝”。
5、经过风娃娃的大风吹，不一会……接读，读出伤心极了。
练习我（），伤心极了。
６、看来，风娃娃不但能帮助人们，同时也会给人们帮倒忙啊！不知不觉中，我们把课文全读完了，接下来，我们学一学。
行业关键词一览表
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信息检索复习（名词解释）
1、同句检索是要求参加检索运算的两个词必须在同一自然句中出现，其先后顺序不受限制。
2、查全率：是指检出的相关文献量与检索系统中相关文献总量的比率，是衡量信息检索系统检出相关文献能力的尺度，可用下面的公式表示：查全率=（检出相关文献量/系统中相关文献总量）*100%3、查准率：是指检出的相关文献量与检出文献总量的比率，是衡量信息检索系统精确度的尺度，可用以下公式表示：查准率=（检出相关文献量/检出文献总量）*100%4、漏检率：是指漏检相关文献量与在检索系统中相关文献总量的比率，是衡量信息检索系统漏检文献的尺度，可用下面的公式表示：漏检率=（漏检相关文献量/系统中相关文献总量）*100%5、跨库检索：可同时检索多个平台上的多种资源，输入一个检索式，便可以看到多个数据库的查询结果。
6、单库检索：在选定的单一数据库中进行检索。
7、经典论文优先：被引用数比较多，或者文章发表在档次比较高的杂志上等经典的、有价值的文献优先排在前面。
8、相关度优先：和查询的条件内容最相关的文献优先排在前面。
9、最新论文优先：发表时间比较新的文献优先排在前面。
10、精确匹配：检索结果中包含与检索词完全相同的词语11、模糊匹配：检索结果包含检索词或检索词中的词素12、顺查法是根据有关课题的起始年代利用选定的检索工具由远及近的进行逐年查找。
13、倒查法从最新时间查找起，直到满足检索要求为止。
14、抽查法是针对有关学科的发展特点，抽查某些特定时期的文献信息。
15、二次检索是指在前一次检索结果的范围内，继续进行检索。
16、定题检索 SDI (selecti ve dissemi nation of informa tion)查找有关特定主题最新信息的检索。
17、回溯检索 RS (retrosp ective search)查找一段时期内有关特定主题信息的检索。
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