一种适用于语言模型的检索词扩展方法

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近年来信息检索有了越来越广泛的应用,如何给用户提供准确的信息也显得尤为重要。对于给定的主题判断某一句话或某一篇文章是否与所给主题相关以及相关的程度是信息检索的重要基础。目前判断相关性的方法有很多,其中基于关键词的相关性识别是常用的方法,该方法的优势是实现容易且准确率较高。我们把这里的关键词称为检索词,检索词的好坏将直接影响最后的检索结果。一般情况,只从原始的查询语句提取检索词往往不能得到满意的检索结果,还需要采用一定方法对原始的检索词进行扩展。本文通过对比试验,比较了几种不同方法对检索词进行扩展的结果,并给出了一种有效的适合语言模型的扩展检索词的方法。
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