【摘 要】
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在人类社会中,人们所使用的词语是有社会性和个体性双重性质的,—个词语对于不同的人或者是同一个人生命的不同时期来讲,由于个体经验的不同,人们所对同一个词语语义的理解就会有所不同,而现在大部分的信息检索系统和搜索引擎都是按照词语的社会平均认识来进行检索并给出结果的,这就在相当程度上造成了人们进行信息检索时检索结果的查全率和查准率的下降.为了对这种状况进行改进,本文根据词语的社会性和个体性,从个人对于词
【机 构】
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北京大学软件与微电子学院,北京市,100871
【出 处】
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第四届全国信息检索与内容安全学术会议
论文部分内容阅读
在人类社会中,人们所使用的词语是有社会性和个体性双重性质的,—个词语对于不同的人或者是同一个人生命的不同时期来讲,由于个体经验的不同,人们所对同一个词语语义的理解就会有所不同,而现在大部分的信息检索系统和搜索引擎都是按照词语的社会平均认识来进行检索并给出结果的,这就在相当程度上造成了人们进行信息检索时检索结果的查全率和查准率的下降.为了对这种状况进行改进,本文根据词语的社会性和个体性,从个人对于词语语义的不同理解进行了统计方面的分析,提出了个体词语相似度和社会词语相似度的概念,并给出了个体词语相似度的一种算法.那就是先应用个体词语相似度这一概念对个人的检索历史进行数据统计和分析,再根据数据统计和分析的结果建立此用户的个体词语相似度表,进而可以依照此用户的个体词语相似度表对该用户提供定制化的信息检索服务.
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