基于分布式表征和局部排序的信息检索集合选择方法

基于分布式表征和局部排序的信息检索集合选择方法

ID:35177440

大小:5.43 MB

页数:71页

时间:2019-03-20

基于分布式表征和局部排序的信息检索集合选择方法_第1页
基于分布式表征和局部排序的信息检索集合选择方法_第2页
基于分布式表征和局部排序的信息检索集合选择方法_第3页
基于分布式表征和局部排序的信息检索集合选择方法_第4页
基于分布式表征和局部排序的信息检索集合选择方法_第5页
资源描述:

《基于分布式表征和局部排序的信息检索集合选择方法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、.一;'';.王';V户7一'''■■'Vr■,'''-‘v一.;;'^..*..V、..■密级;^■、,.'.-.r硕±学位论文乂...?-.'.-:-;W论文题目基于分布式表征和局部排序的信烏检索集合选择方法作者姓名钱坤指导教师陈龄副教榜,‘’.-.扣’'‘.陈根才教授,.、.V-V-’;'.学科(专业)计算机系统结构所在学院计算机科学与技术学院

2、提交日期2016.01.10.独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。’学位论文作者签名;签字日期:年^月/日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留

3、并向国家有关部口肆巧构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江大学可W将学位I仑文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、。,可W采用影印、缩印或扫描等复制手段保存汇编学位论文(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名::務气导师签名心■^【心曰签字曰期年V月曰签字曰期:化年月.2P^1浙江大学硕±学位论文搁要摘要集合选择是分布式信息检索系统的重要组成部分。利用文本语义信息来度量查询与集合的相关度是提高集合选择准确度的一个有效途径。本文从文本的语义一

4、表示入手,提出种基于分布式表征(DistributedRepresentation)和局部排序的信息检索集合选择方法。该方法针对现有集合选择方法在文本表示上存在的语义获取不准确问题,采用神经网络语言模型来训练查询与文档对应的分布式表征向量,W提高查询与文档相关度的准确度;针对原始查询过于简短、不易确定查询一意图的问题,使用种结合Wikipe出a和ListNet的方法对原始查询进行扩展,W进一在己知查询与文档相关度的基础上步提高查询与文档相关度的准确度,针;,使用局部排序的方法对文档进行排序对传统方法的

5、文档排序方式不合理问题,并引入文档评分阔值,来提島查询与集合相关度的准确度。最后,本文选取ReDDE、MReDDE、CRCS和LBCS方法作为基准方法,在H种集合划分方式下分别对本文方法中兰大组成要素的单项有效性和综合有效性进行验证,并探究了H大要素在本文方法中的贡献率。实验结果表明,本文提出的方法可W选出更合适的集合,在精确度上优于所选的基准方法。关键词:集合选择,分布式信息检索,分布式表征,查询扩展,局部排序i浙江大学硕±学位论文AbstractAbstractCollection

6、selectionisanimportantpartofdistributedinformationretrievalss化m.Usintextsemantici打formation化measurethecorrelatio打betwee打uerandygqycollectio凸isa打efectiveway1:0imrovethecollection化lectionaccurac.Fromthatpyperspective,化ispaperpro

7、poses过distributedrepresentationandlocalrankingbasedtheinformatioii1:別rievalcollecticmselectio打method.Inordertosolveproblemofnaccuraeexractio打ofdocumentsemantics;口existi打collectionselectio口m細odsittg,usesneuralnetworklanuae的odel化

8、traindistributedrepress凸tatio打vectorsforggqueryanddocument;CO打sidersthattheoriginalqueryis化〇short化determineuserinte打t

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。