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基于潜在语义索引技术提出一种大容量文本的快速检索算法．首先，利用奇异值分解方法对向量空间模型进行改进，充分考虑词项之间的相关性，在低维空间中表示待检索文本的各个段落与查询文本；其次，利用随机分块查询算法，以查询文本和待检索文本各段落之间的余弦相似度作为适应度函数进行检索，输出相似度超过阈值的候选段落；最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性．实验结果表明，该算法可以根据段落的语义进行文档的搜索，可以为查询大容量文档提供有效的手段．