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美国国家自然科学基金(NSFIIS0704628)

作品数：1 被引量：3H指数：1
相关作者：杨国纬何大庆蒲强更多>>
相关机构：电子科技大学匹兹堡大学更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇独立分量分析
  • 1篇语言模型
  • 1篇语义聚类
  • 1篇聚类
  • 1篇基于统计
  • 1篇查询
  • 1篇查询模型
  • 1篇查询语言

机构

  • 1篇电子科技大学
  • 1篇匹兹堡大学

作者

  • 1篇蒲强
  • 1篇何大庆
  • 1篇杨国纬

传媒

  • 1篇计算机研究与...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种基于统计语义聚类的查询语言模型估计被引量：3
2011年
如何有效生成文档聚类并使用聚类信息提高检索效果是信息检索中的重要研究课题.如果假设文档中存在若干隐含的独立主题,那么文档可以看成是由这些隐含的独立主题混合噪声相互作用的结果.基于这个假设提出了一种基于独立分量分析的语义聚类技术,试图借助于独立分量分析的良好主题区分能力,将一组文档按照实际隐含的主题在语义空间上聚类.在语言模型的框架下,语义主题聚类将由用户初始查询按照一定的度量方式激活.利用激活语义聚类的信息估计一个反馈语义主题模型,并与初始查询模型一起形成新的查询模型.在5个TREC数据集上的实验结果表明:基于统计语义聚类估计的查询模型相比传统的查询模型以及其他基于聚类的语言模型在检索性能上有显著性提高.其主要原因是应用了和用户查询最相似的语义聚类信息来估计查询模型.
蒲强何大庆杨国纬
关键词：语义聚类独立分量分析查询模型语言模型
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共1页<1>
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