【摘 要】
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为了进一步提升语义检索的精度和改善用户体验，提出了一种基于多分类语义分析和个性化的语义检索方法．首先，利用改进的多分类语义分析方法实现目标文档的向量化，并建立词向量库；然
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,甘肃省电力公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61001197,61372182);国家电网公司科技资助项目(522722130292)
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为了进一步提升语义检索的精度和改善用户体验，提出了一种基于多分类语义分析和个性化的语义检索方法．首先，利用改进的多分类语义分析方法实现目标文档的向量化，并建立词向量库；然后，利用支持向量机对文档进行分类，并结合文档类别生成标签索引．在检索时，根据词向量库的引导，使用用户历史检索记录和个人信息优化检索结果．实验结果显示，基于该方法的系统的检索精度、平均DCG和nDCG指标值分别达到0．7，7．267和0．890，较基于Lucene方法和Yahoo Directory方法所得结果的均值分别高出31％，36％和
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