学术探索
学术期刊
新闻热点
数据分析
智能评审
立即登录
文本检索的统计语言建模方法综述
被引:17
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
丁国栋
白硕
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国科学院计算技术研究所
白硕
王斌
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国科学院计算技术研究所
王斌
机构
:
[1]
中国科学院计算技术研究所
来源
:
计算机研究与发展
|
2006年
/ 05期
关键词
:
信息检索;
统计语言建模;
语言模型;
平滑;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.3 [检索机];
学科分类号
:
081203 ;
0835 ;
摘要
:
统计语言建模技术(statisticallanguagemodeling,SLM)已逐渐成为当前语言信息处理的主流技术之一·近几年的研究和实验表明,SLM技术在文本检索领域有着广阔的发展前景和拓展空间·对基于SLM的文本检索方法(SLMTR)进行了综述,重点论述SLMTR的主要方法和关键技术·首先对查询似然检索模型进行形式化的描述;然后详细论述语言模型的估计和数据平滑问题;并讨论了平滑对检索性能的影响;之后简要介绍了对查询似然模型的一些主要的扩展和改进工作;最后的总结部分讨论了SLMTR所面临的一些挑战·
引用
收藏
页码:769 / 776
页数:8
相关论文
共 2 条
[1]
Not So Naive Bayes: Aggregating One-Dependence Estimators[J] . Geoffrey I. Webb,Janice R. Boughton,Zhihai Wang.Machine Learning . 2005 (1)
[2]
Bayesian Network Classifiers
[J].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
Nir Friedman
;
Dan Geiger
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
University of California,Computer Science Division
Dan Geiger
;
Moises Goldszmidt
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
University of California,Computer Science Division
Moises Goldszmidt
.
Machine Learning,
1997,
29
:131
-163
←
1
→
共 2 条
[1]
Not So Naive Bayes: Aggregating One-Dependence Estimators[J] . Geoffrey I. Webb,Janice R. Boughton,Zhihai Wang.Machine Learning . 2005 (1)
[2]
Bayesian Network Classifiers
[J].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
Nir Friedman
;
Dan Geiger
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
University of California,Computer Science Division
Dan Geiger
;
Moises Goldszmidt
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
University of California,Computer Science Division
Moises Goldszmidt
.
Machine Learning,
1997,
29
:131
-163
←
1
→