基于向量空间的信息检索模型的改进

被引：6

作者：

原媛

彭建华

张汝云

机构：

[1] 国家数字交换系统工程技术研究中心

来源：

计算机工程与设计 | 2008年 / 23期

关键词：

向量空间模型; 基于概念的特征选择; 潜在语义索引; 知网; 奇异值分解;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2008.23.010

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

向量空间模型是有代表性的信息检索模型之一,针对该模型存在的问题进行了研究和探讨。在仅用统计词频表示文档向量方面,引入知网作为语义知识库,提出基于概念的特征选择模型;在因词语的同义和多义,不能满足文档向量相互独立方面,提出潜在语义索引模型。实验验证了改进后的检索模型更能体现文本的内容,降低文本向量的维数,提高检索的准确率。

引用

页码：6012 / 6015

页数：4

共 6 条

[1]

A semidiscrete matrix decomposition for latent semantic indexing information retrieval.[J].Tamara G. Kolda;Dianne P. O'Leary.ACM Transactions on Information Systems (TOIS).1998, 4

[2]

An introduction to latent semantic analysis [J].