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EI检索技术与应用技巧
文章来源:邓编辑 时间:2013-1-22

    计算机提供了多途径的EI检索方法,关键词EI检索是其中的一个重要的EI检索点,它是以文献内容特征为线索,不受已知文献的限制,用户可以自由表达信息需求,专指度高,信息集中,简单易用,能满足各层次用户的EI检索需求,成为电子资源信息EI检索的主要途径。但是关键词EI检索灵活性很强,用户因EI检索经验不足,EI检索过程中往往出现漏检、误检等现象,影响了EI检索效果。因此,介绍关键词EI检索功能和特点以及EI检索技巧,引导用户正确地认识和应用关键词EI检索技术,提高电子资源信息EI检索效率,是图书馆信息服务核心内容之一。

    另一方面,关键词EI检索技术还处在研究改进之中,观察和分析关键词EI检索技术在实际应用过程中出现的问题,有利于技术开发人员掌握用户的EI检索情况,有针对性改进信息EI检索技术,开发出更为智能化的关键词EI检索技术。一、关键词EI检索技术关键词EI检索技术实质是人工或计算机对数据库信息内容预先进行加工,即对文献内容全面地分析,将那些出现在文献的标题、文摘、正文中能反映文献主题概念具有实质意义的词语抽取出来进行标引,通过文献标引来揭示文献内容,进行信息资源定位。用户根据自己的信息需求,利用系统提供的关键词EI检索入口,输入自己选定的关键词。

    信息EI检索是指利用一定的EI检索算法,借助于特定的EI检索工具,针对用户的EI检索需求,从非结构化的文档集中找出与用户需求相关的信息。主要处理非结构化的数据,如:文本数据(新闻、科技论文等),网页(HTML、XML),多媒体数据(图像、图形、视频、音频)等。典型的IR任务是对于给定的自然语言的文档集或者用户的查询(query),查找出和Query相关的经过排序的文档子集。

    人们已经提出了大量的EI检索模型及能够准确反映查询和文档之间相似度的计算模型,其中主要的3个基本EI检索模型是布尔模型、向量模型和概率模型[3]。布尔模型精确匹配文档和查询条件,没有考虑他们之间的部分匹配,可能导致因查询词在大量文档中出现而返回过多的匹配文档,或者由于找不到与查询词匹配的文档而返回太少的EI检索结果[4];向量模型的信息EI检索方法提出了部分匹配的框架结构,首先用向量表示用户查询和文档,然后采用tf和idf的概念计算相似度。但它仅仅考虑词频,不考虑查询项之间的相互依赖关系,可能影响到整体性能;概率模型没有考虑文档内部索引EI检索词的频率信息。

                                                                                            
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