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本文介绍一种基于句法分析和格式语义结构，被称为“语义矢量空间模式”的文献自动标引／检索技术。在此模式中，自然语言文献和检索提问均表示为语义矩阵。通过计算语义矩阵的相似值，检索系统可以预测文献与给定提问之间的相关度，从而达到检索相关文献的目的。初步试验结果表明，若文献及检索提问较长，特别是以原文献作为提问样本时，此检索技术与康奈尔大学的ＳＭＡＲＴ系统相比，在检全率、检准率和相关排序有效性方面均有所改进