【摘要】：重要句群是指最能表達(dá)文獻(xiàn)主題的若干句子的集合,客觀性強(qiáng)、生成效率高,可在利用自動(dòng)文摘成果的基礎(chǔ)上基于重要句群進(jìn)行檢索。在對句子進(jìn)行預(yù)處理、文獻(xiàn)語詞權(quán)重計(jì)算以及句子權(quán)重計(jì)算后生成重要句群。利用基于向量模型的方法以及構(gòu)建檢索式和檢索提問分別對基于文摘、重要句群和全文的檢索性能進(jìn)行對比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于重要句群的檢索性能總體優(yōu)于作者文摘,但是低于全文,可以將重要句群作為后臺(tái)數(shù)據(jù)或搜索引擎的摘要等。句子級別的文本處理對提升文本檢索效果的作用不大,而把文本處理提升至上下文的語義級別是可能的有效方法。圖1。表4。參考文獻(xiàn)9。
[Abstract]:Important sentence group refers to the collection of some sentences that can best express the subject of literature, which has strong objectivity and high efficiency of generation. It can be searched based on important sentence group on the basis of automatic abstract results. After preprocessing the sentences, calculating the weight of words in the literature and calculating the weights of sentences, important sentence groups are generated. The retrieval performance based on abstracts, important sentence groups and full texts is compared and analyzed by using the method based on vector model and the construction of retrieval form and retrieval questions, respectively. The experimental results show that the retrieval performance based on important sentence groups is better than that of author abstracts, but lower than that of the full text, and important sentence groups can be used as background data or abstracts of search engines. Sentence-level text processing has little effect on improving the effect of text retrieval, but raising text processing to the semantic level of context is a possible and effective method. Figure 1. Table 4. Ref. 9.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)信息管理系;
【分類號】：G354.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 季Y

本文編號：2508535