本文關鍵詞：基于分類的term重要性識別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在傳統(tǒng)的搜索引擎和信息檢索中,用戶Query中的term-weight通常是以一種上下文無關的方式得到的�，F有的大多數信息檢索技術都使用詞袋方法,例如布爾模型、向量空間模型和概率模型等,這些方法均沒有考慮Query中term之間的相關性。為了能夠充分利用Query中的信息來提高term-weight的準確度,提出了一種有監(jiān)督的機器學習方法來學習用戶Query中的term-weight。該方法基于分類的方法,并引入了句法分析作為分類的一項重要的特征來訓練模型�？紤]用戶Query中term之間的關系后,既避免了由Query到單個term的信息丟失,又增加了短文本的特征,同時使分類器實現軟輸出,能夠給term的重要程度一個更為準確的量化值。
【作者單位】： 遼寧工程技術大學軟件學院;遼寧工程技術大學系統(tǒng)工程研究所;
【關鍵詞】： 分類 依存句法分析 查詢詞權重 查詢分析 term重要性 搜索引擎 信息檢索
【基金】：國家自然科學基金(70971059) 遼寧省創(chuàng)新團隊項目(2009T045)資助
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 2012年第30次中國互聯網發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[1]指出,截止至2012年6月底,中國網民數量達到5.38億,其中搜索引擎用戶規(guī)模達到4.29億,較2011年底增長2121萬人,在網民中的滲透率攀升為79.7%,依舊是僅次于即時通訊的第二大網絡應用。搜索引擎作為互聯網的基礎應用,是網民在互聯網中

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1 王U，

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