基于文本分类的语义平滑在语言模型中的应用

• 作者: 徐虹 李宁
• 来源期刊: 成都信息工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 语义平滑 信息检索
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 289-293
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1742.2008.03.013

摘要

平滑在语言模型的信息检索中很重要,它用来调整语言模型的参数使得所估算的参数更精确匹配语言模型.除了优化参数估计之外,一个必不可少的功能是避免语言模型中的未见项被赋予零概率.传统的平滑方法补偿词概率通常是使用一个背景集合词库,但是这样的补偿方法过于平均化而不能考虑上下文关系从而不能提高检索性能.提出了一种新的上下文相关语义平滑方法,这种新方法使用了文本分类技术.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐虹	成都信息工程学院计算机系	11	38	3.0	5.0
2	李宁	成都信息工程学院计算机系	2	3	1.0	1.0