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摘要:
主题漂移和词不匹配是自然语言处理中一个难题,文本挖掘与信息检索的结合有助于解决该问题.鉴于此,本文提出一种基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展算法.该算法采用新的完全加权正负项集支持度和关联度计算方法以及模式评价框架,对初检用户相关反馈文档集挖掘与原查询词相关的正负关联模式,从模式中提取扩展词实现跨语言查询译后扩展.与现有基于伪相关反馈、加权关联模式挖掘的跨语言扩展算法比较,本文算法能有效地减少查询主题漂移和词不匹配问题,提高跨语言信息检索性能;本文模式挖掘方法可用于推荐系统,提高其准确性.
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元组空间
知识协作
跨语言
扩展查询
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文献信息
篇名 基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 自然语言处理 信息检索 文本挖掘 模式挖掘 查询扩展 推荐系统
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 3029-3036
页数 8页 分类号 TP311
字数 4947字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.12.029
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研究主题发展历程
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文本挖掘
模式挖掘
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推荐系统
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引文网络交叉学科
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电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
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206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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