关键词： 信息检索与利用   MOOC   “搜商”   混合式教学  

摘要： “搜商”是21世纪人们必备的一种能力，信息检索课程是培养学生“搜商”的重要途径。围绕课前准备—课堂实施—课后巩固与拓展—教学效果评价四个环节，开展基于MOOC的信息检索与利用课程混合式教学研究，将优质MOOC资源、教学案例、思维导图等融入课程教学中，进行具体的实践。实践表明，基于MOOC的混合式教学对激发学生学习热情、拓宽学生视野、促进教师自我提升等方面均有积极作用，可为同类课程的教学改革提供参考。

关键词： 信息检索系统   数据融合   聚类   子集选择算法  

摘要： 随着互联网技术的不断发展,信息检索技术成为人们获取信息的主流方式。已有的研究表明,选用合适的融合技术可以提升检索性能,但是通常基于融合的检索系统的实现效率远低于一般的检索系统。另一方面,线性组合是一种灵活有效的数据融合方法,但因其需要大量训练数据和一个需要人工判断的相关性判断文件,所以很少被使用。然而到目前为止,几乎所有的研究只是探讨如何提高融合结果的有效性,没有考虑融合方法的实现效率。当参与融合的成员系统的数量越来越多,提高融合效率变成一个非常重要的问题。基于此,本文重点研究经济有效的数据融合技术。论文的主要工作如下:(1)本文提出了一种带有部分关联判断的半监督的权重训练方法,通过只判断每个查询的每个结果的排名前2、4、6、8、10的文档来形成“轻量级”的相关性判断文档集合替代人工判断的官方相关性文件,并用以训练权重。实验证明,该方法在TREC 2018年和2019年的精准医疗数据集上只判断20%-50%的文档,训练出的权重几乎和判断100%的文档同样有效。实验还发现,当只判断20%文档时,某些查询包含的相关文档数量非常少,这表明对于给定的查询,集合中识别的相关文档数量将显著影响融合的性能且两者之间存在正相关关系。(2)本文提出一种基于聚类的子集选择算法。为了同时考虑成员系统的性能和差异性,该方法用欧式距离表示两个成员系统之间的差异性,通过K-means进行聚类,再从簇中选择性能较好的成员系统来得到参与融合的检索系统子集。实验表明该方法在TREC 2020年健康信息的数据集上取得显著效果,与现有的子集选择方法相比有明显的优势。(3)在信息融合的几何框架的基础上,进一步分析成员系统之间的差异性和融合结果的性能之间的精确关系,提出一个综合指标值,进而提出基于几何距离的子集选择算法。在TREC 2017年和2018年的精准医疗数据集实验结果表明,该方法与只考虑成员列表性能的方法相比,确实可以提升融合效果。对于Comb SUM和Comb MNZ融合算法来说,提升效果比较明显。但是对于线性组合方法来说,效果则不太明显。

关键词： 信息检索   开放域问答   机器阅读理解   检索排序   知识增强  

摘要： 开放域机器阅读理解因其可以直接返回自然语言形式的答案而非相关文档列表,从而大幅提升信息获取效率,被认为是信息检索领域继搜索引擎之后的新一代人机交互关键技术。目前开放域机器阅读理解分为端到端方法和检索-阅读两阶段方法。其中端到端方法对检索器和阅读器联合训练以简化系统结构,但端到端训练机制需要大量标注数据,代价过高导致其发展受限。而检索-阅读两阶段方法包含答案相关上下文检索器和文档阅读器两部分,两阶段串行运行,两部分独立训练,相较端到端方法更为灵活,且可在系统中使用最先进的检索器和最先进的阅读器共同优化结果,因此论文选择使用检索-阅读两阶段方法来解决开放域机器阅读理解问题。主要工作如下:(1)提出了一种融合排序学习和预训练语言模型的排序方法PWFT-BERT。在检索阶段,当前表现较好的检索模型往往应用以空间换时间机制,即需要耗费大量的内存去存储索引以便实现快速检索。针对这一问题,围绕在低机器成本下构建兼具速度与性能的信息检索模型,论文提出了一种融合排序学习和预训练语言模型的排序方法PWFT-BERT,并提出一种伪负例样本快速生成算法用于增强训练数据。PWFT-BERT应用于IF-IDF或BM25等检索算法召回得到的文档列表,从而在不需要耗费大量机器内存的情况下巧妙地平衡了检索速度和精度,在海量论文数据集WSDM-Digg Sci 2020上的测试结果验证了所提算法的有效性。(2)提出了一种知识增强的长文档机器阅读理解模型KLMRC。在阅读阶段,针对机器阅读理解模型目前普遍存在不能有效利用外部知识和无法有效处理长文档等两方面问题,设计了一种能够方便快捷融入外部结构化知识,且同时能处理长文本的机器阅读理解模型KLMRC。为了有效融入外部知识,模型内部首先在匹配层进行相关知识检索,进而在知识聚合层采用树形结构将三元组拼接在原本的文本上。其次,模型在编码层使用全局注意力和软位置编码对融入外部知识的文本进行编码,并将词嵌入传入交互层后在交互层将问题与知识增强后的文本进行信息交互。最后,输出层预测每个字为答案起始位置的概率,并据此抽取答案。实验在中文领域典型的长文档阅读理解数据集Du Reader2.0上验证了KLMRC相比其他方法的优越性。(3)设计并实现了一个面向海量文档的中文开放域问答系统。基于上述模型方法,论文将两个阶段所提算法联合应用于面向海量文档的中文开放域问答系统。与使用搜索引擎进行信息检索返回文档列表不同,系统直接返回用户问题的答案,并一同展示答案的抽取来源,在有效提升信息检索效率的同时也保证了检索结果的可信度。

关键词： 信息化教学   信息检索与利用   考核改革  

摘要： “信息检索与利用”课程是当前高校通识课程的重要组成部分,信息检索与利用能力是学生从事科研和相关理论研究必须具备的基础性能力。文章简要概述了课程现行考核方式,分析了考核模式运行中存在问题,提出了以信息化技术为支撑的全过程考核体系,以期为相关课程改革活动开展提供参考。

关键词： 信息检索与利用   课程   案例教学  

摘要： 信息检索与利用课程是高校培养大学生信息素养的重要课程,是素质教育的重要组成部分,旨在培养具有终生学习能力的社会主义合格的建设者和接班人。该课程是一门实践性很强的方法课,为突出“应用型”的特点,选择各种各样的案例进行教学是绝大部分信息检索教师会采用的教学方法。本文结合信息检索与利用课程内容,对教学案例的设计展开讨论,以期通过生动的案例,激发学生对该课程的学习兴趣,强化教学效果,着力培养学生的思考和解决问题的能力。

关键词： 《文献信息检索与利用》教学   教学模式设计   教学内容组织   文献信息资源  

摘要： 《文献信息检索与利用》作为高校学生信息素养的主要课程,以培养高校学生在今后的学习及岗位工作中具备文献信息检索与利用所必需的基本知识、技能,树立学生正确的文献信息检索与利用意识和道德观,更好地提高文献信息素养为教学目的。通过对情境、项目、任务式《文献信息检索与利用》课程教学设计开发、实施过程等进行探讨,详细阐述了笔者所在学校情境、项目、任务式《文献信息检索与利用》课程的教学模式的建设。

关键词： 计算机多媒体   信息检索查询   反馈技术  

摘要： 在数字化信息时代,多元化的数据信息来源渠道,使每天都有大量数据产生。多媒体信息是互联网主要信息载体,数量庞大,使用者难以从大量数据中获得有价值内容。想要精准把握使用者信息内容需求,就要加大研究多媒体信息检索中查询和反馈技术力度,通过对查询技术的应用,进一步明确使用者检索目的,再利用反馈技术辅助理解功能,对检索性能进行优化。基于此,文章重点论述了查询技术和反馈技术。

ISBN: (纸本)9787030700643

关键词： 信息检索技术   教育教学   应用  

摘要： 新时代背景下,我国催生了许多新技术,这些技术可以被广泛应用在教育领域中,起到的教学效果良好。其中,信息检索技术作为科学技术发展的产物,通过将信息检索技术应用在教学中,可以有效的了解到学生的学习需求,并且可以为学生提供有针对性地教育和指导,可以全面增强教学的有效性。不仅如此,通过将教育与信息检索技术二者融合在一起,还能为学生带来不同于以往的课堂体验效果,可以实现个性化教育,进而有利于促进学生学习能力和水平的有效增强。