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* introduce IIR from 6 aspects * introduce IIR from 6 aspects * introduce IIR from 6 aspects * introduce IIR from 6 aspects * introduce IIR from 6 aspects * introduce IIR from 6 aspects * introduce IIR from 6 aspects Web 有哪些信誉好的足球投注网站 郭 军 北京邮电大学 第7章 发展前沿 内网检索及对象检索 基于文档的专家检索 对象检索及信息抽取 基于Web的对象检索 博客检索 文本情感分析 内网检索 内网检索(Intranet Retrieval): 有重大应用价值,同时难度更高,挑战性更强 组织机构内部的信息化,使内网中的信息迅猛增长 互联网上的信息只是企业信息的冰山一角 企业内部的信息检索问题尚未得到较好的解决 人们经常找不到本应很容易找到的企业内部信息 企业信息检索与一般的Web检索有显著的差别 信息源复杂 查询任务通常需要精确和完整的检索结果 TREC从2005年开始设立Enterprise Track评测 对象检索 商用有哪些信誉好的足球投注网站引擎目前提供的大多是网页级的服务 用户需要对信息进行整合 信息的组织和整合并不容易 当查询目标是人物、机构、产品等对象的若干明确属性时,整合式的结果提供是可以期待的 面向对象的信息检索要解决的主要问题 对象的表示问题 对象的抽取、整合和排序问题 基于文档的专家检索 向提出查询X的用户回答“谁是关于X的专家” 返回的结果是专家名、联系方式等属性 早期的专家检索系统多使用数据库组织专家信息 只能对于事先定义好的若干字段进行检索 无法根据相关性大小对专家进行排序 必威体育精装版的专家检索系统利用文档的语义相似性检索相关专家 将每位专家相关信息进行整理,形成profile 根据专家的profile与查询的相似性进行排序 基于文档的专家表示 已知专家e和文档集合 专家的向量表示模型为 表示专家e与文档di之间的关系,反映专家在文档中出现的频度 的估计方法 布尔(Boolean)模型 TF模型 IDF模型 TF-IDF模型 概率语言模型 基于几率比的模型改善 专家平均频率存在先验性差异,导致在普通的ad hoc检索表现良好的语言建模方法效果欠佳 通过引入专家在文档中出现的几率比解决问题 专家中心模型 专家e被表示为关键词t的多项式分布,用p(t | e)表示 为避免p(t | e)产生零概率,为专家e建立经过平滑的专家模型p(t | θe) 设各关键词相互独立,则p(t | θe)产生查询的概率可以表示为 为了估计p(t | θe),需要先得到p(t | e),然后用p(t)平滑 文档中心模型 计算在给定专家条件下查询的产生概率 给定某一专家e 选择与e相关联的文档d 通过d产生查询q 在计算中用文档模型p(t | θd)代替p(q | d) 模型分析 基于文档的专家检索模型 在查询、关键词、文档的三层模型上加入专家层 形成四层结构 d1 d2 di d3 q e t1 t2 tk 专家中心模型在词空间进行相关性计算 文档中心模型在文档空间进行相关性计算 对象检索的基本概念 对象检索的核心是通过对象属性和对象关系对信息进行组织 OO技术提供了有效的手段和基本概念 对象(Object): 具有属性的事物,因用户欲知其属性而成为查询目标 对象标识(Object Identifier): 在一个对象集合中对某个对象进行指定的符号 对象类(Object Class): 某类对象的概括定义 对象属性(Object Attribute): 用户感兴趣的对象特性 属性标识(Attribute Identifier): 在一个属性集合中对某个属性进行指定的符号 对象关系(Object Relationship): 在对象之间建立联系的特性,如包含关系、并列关系、近邻关系等 对象定义例 对象检索的核心是通过对象属性和对象关系对信息进行组织 利用ASN.1(也可用XML等)定义对象类Expert Expert ::= SEQUENCE { name OCTET STRING, email-add OCTET STRING, expertise OCTET STRING, articles OCTET STRING } 信息抽取 信息的对象化组织要靠信息抽取技术获取对象的属性和关系 这项任务在非结构化信息源的情况下十分复杂 正在逐步发展成为一个相对独立的研究领域 MUC ? ACE 一个信息抽取系统的通用体系结构 文本

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