基于贝叶斯的N-Gram统计信息检索模型

• 作者: 任照富 常友渠 樊爱宛
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息检索 贝叶斯 N-Gram
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 21-23,37
• 分类号: TP311.12
• 字数: 2537字
• 语种: 中文

摘要

为了对频繁更新的文档信息进行有效检索,提出了一种基于贝叶斯的N-Gram统计信息检索模型(Bayesianbased N-Gram,BNG).BNG模型无需对所有文档信息进行重新学习,只需根据新增的文档信息自适应地调整BNG模型的权值,以突出各个词语、文档对语义空间不同的贡献程度.实验结果表明,与现有的统计信息模型相比,提出的BNG模型显著地提高了检索的准确率与召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊爱宛	平顶山学院计算机科学与技术学院	38	118	6.0	9.0
2	常友渠	重庆电力高等专科学校计算机科学系	15	105	4.0	10.0
3	任照富	重庆电力高等专科学校计算机科学系	16	23	3.0	3.0