【摘 要】
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在传统的搜索引擎和信息检索中,用户Query中的term-weight通常是以一种上下文无关的方式得到的.现有的大多数信息检索技术都使用词袋方法,例如布尔模型、向量空间模型和概率
【机 构】
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辽宁工程技术大学软件学院,辽宁工程技术大学系统工程研究所
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金（70971059）,辽宁省创新团队项目（2009T045）资助.
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在传统的搜索引擎和信息检索中,用户Query中的term-weight通常是以一种上下文无关的方式得到的.现有的大多数信息检索技术都使用词袋方法,例如布尔模型、向量空间模型和概率模型等,这些方法均没有考虑Query中term之间的相关性.为了能够充分利用Query中的信息来提高term-weight的准确度,提出了一种有监督的机器学习方法来学习用户Query中的term-weight.该方法基于分类的方法,并引入了句法分析作为分类的一项重要的特征来训练模型.考虑用户Query中term之间的关系后,既避免
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