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语义矢量空间模式（SVSM）及其试验评价——自然语言处理与文献自动标引
被引：1
作者：
Ｇｅｏｆｒｅｙ Ｚ．Ｌｉｕ
机构：
[1] 美国加利福尼亚州圣何塞州立大学图书情报学院
来源：
关键词：
情报检索,自动标引,语义矢量空间模式;
D O I：
暂无
中图分类号：
G356 [情报过程自动化的方法和设备];
学科分类号：
摘要：
本文介绍一种基于句法分析和格式语义结构，被称为“语义矢量空间模式”的文献自动标引／检索技术。在此模式中，自然语言文献和检索提问均表示为语义矩阵。通过计算语义矩阵的相似值，检索系统可以预测文献与给定提问之间的相关度，从而达到检索相关文献的目的。初步试验结果表明，若文献及检索提问较长，特别是以原文献作为提问样本时，此检索技术与康奈尔大学的ＳＭＡＲＴ系统相比，在检全率、检准率和相关排序有效性方面均有所改进
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