針對傳統(tǒng)搜索引擎算法搜索內(nèi)容需要占用大量人工勞動進(jìn)行標(biāo)記,反饋信息和用戶搜索信息匹配度低,無法理解人類語言輸入等缺點(diǎn),文中結(jié)合自然語言算法對信息的整合過程及理解用戶語言過程進(jìn)行優(yōu)化。通過建立語料庫、提取文本特征信息和模型訓(xùn)練等方法,提出了適用于智能搜索引擎的新型檢索算法。文中在CSI語料庫、AWS爬蟲數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)集中進(jìn)行了測試,測試結(jié)果表明,該算法只需進(jìn)行前期的人工干預(yù)和標(biāo)記,便可以自行搜集專業(yè)信息并自行展開機(jī)器學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,從而降低維護(hù)及使用成本。 

【文章來源】：信息技術(shù). 2019,43(11)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 搜索引擎算法
    1.1 算法原理
    1.2 搜索引擎算法
2 基于人工智能的搜索引擎算法
    2.1 搜索引擎的缺陷
    2.2 自然語言處理的優(yōu)勢
    2.3 自然語言處理算法
        2.3.1 文本信息預(yù)處理
        2.3.2 文本特征提取
        2.3.3 文本分類
3 數(shù)字圖書搜索引擎的應(yīng)用與測試
4 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3147850