关键词： 培养创新人才   文献检索课程   文献信息检索   网络通讯技术   重要组成部分   科学技术   信息时代   新型人才   现代社会   社会经济   情报部门   工作素质   才能   学习  

摘要： 随着科学技术和网络通讯技术的飞速发展，社会己经进入信息时代，因此作为现代社会的新型人才，必须掌握文献信息检索这一重要工具，才能适应科学技术、社会经济飞速发展的局面，才能利用文献信息为学习、工作和研究提供更多的方便。现代文献信息检索理论与技术，已不再是情报部门的专用技术，它已经成为当代人才具备科学工作素质的重要组成部分。

关键词： 管理方法   网络文件   技术   种实   Server   信息检索技术   Web管理   数据集组件   文件信息   实用系统   技术成熟   使用价值   SQL   数据库   成本低   应用   发布  

摘要： 文章介绍应用***与SQL Server数据库相结合实现文件Web管理的方法,该方法能够实现公文文件信息的管理、检索与发布。并利用该方法构建了一实用系统,该系统主要应用了***技术,数据集组件,全文信息检索技术,具有技术成熟、成本低、效率高、易于维护等特点,具备推广使用价值。

关键词： 信息检索   检索系统   发展趋势/视频检索   图像   信息检索技术   视频检索   应用   技术特点   发展趋势   国内外  

摘要： 今天视频检索的重要性已经越来越被人们所重视。本文总结了视频信息检索技术的发展历程、技术特点及国内外应用现状,最后预测了未来的发展趋势。

关键词： 信息检索   Ontology   信息实体   语义信息检索   搜索引擎  

摘要： 随着Internet的快速发展，网上信息资源越来越丰富，网络已经成为人们获取信息的重要途径。人们通常使用各种信息检索系统来寻找需要的信息，而现有的信息检索系统存在一些不足，如：用户仅仅通过关键词难以向检索系统准确提交所需信息的描述；系统采用带权值的词条序列表示文档内容，难以明确表示自然语言文本中所包含的语义信息等。这些不足使得传统的信息检索系统在准确性、易用性等方面仍然存在诸多问题，其效果不尽人意。\n 本文在对信息检索系统的现存问题进行剖析的基础上，提出了一种基于Ontology的信息检索技术，并就其中涉及的关键技术，如检索请求处理、文档内容表示、信息索引与检索技术等进行了探讨和研究。本文的主要工作可以概括为以下几个方面：\n （1）提出了一种基于Ontology的信息检索技术\n 本文首先分析了信息检索研究所涉及的若干关键技术，并指出了传统检索技术存在的问题；在此基础上，提出了一种基于Ontology的信息检索技术，该技术的核心思想是：利用领域Ontology中的知识，对该领域内的文本内容进行分析，并根据领域Ontology中的概念将这些自然语言文本信息组织成具有一定结构的信息实体，同时将用户提交的检索请求也转化为对信息实体及相关信息的查询，以提供高精度的信息检索服务。\n （2）提出了一种基于Ontology的检索请求处理方法\n 针对基于Ontology的信息检索技术的特点，本文在对检索请求处理相关技术进行分析的基础上，提出了一种基于Ontology的检索请求处理技术。该技术能够对用户以自然语言方式提出的问题进行理解，并将用户问题被转化为对信息实体及相关信息的查询，这样有利于提高信息检索的速度和精度。\n （3）提出了基于信息实体的文档内容表示方法\n 文档内容主要是由自然语言组成，为了便于计算机的分析和处理，需要对文档内容进行形式化的描述，传统的信息检索模型通常采用带权值的词条序列来表示文档内容。结合向量空间模型和潜在语义分析模型的特点，本文对采用词条序列表示文档内容的方法进行了分析，在此基础上针对基于Ontology的信息检索技术的特点，提出了一种采用信息实体来表示文档内容的方法，并对该方法所涉及的一些关键技术进行了深入的研究。采用信息实体表示文档内容的方法，克服了传统信息检索模型中忽略关键词上下文信息的不足，能够在一定程度上实现基于语义的检索。\n （4）设计了一种基于信息实体的检索引擎方案\n 信息检索系统中一个很重要的部分是系统的检索引擎，它主要包括两个方面的技术：信息的索引技术和信息的检索技术。本文在对传统的索引技术进行分析的基础上，设计了一种对信息实体建立索引的方案，并对索引文件的组织进行了详细阐述；针对信息实体的索引方案，本文给出了基于信息实体的检索技术；最后本文还对实体信息库的组织方式进行了探讨，并分析了如何对信息实体库进行维护。该检索引擎设计方案能够较好的完成对信息实体的索引及检索工作。\n 基于上述工作，结合具体项目的研究背景，本文设计和实现了一个基于Ontology的信息检索原型系统OntoSeagine，并在此基础上进行了实验。实验证明，该系统能够在一定程度上提高现有信息检索系统的性能。

关键词： 信息检索   资源特征   节点资源特征   节点描述  

摘要： 本论文讨论了如何在P2P系统中通过发掘、利用资源特征，来实现基于内容的文本检索。\n 各类文本文件是P2P文件共享系统中共享文件的重要组成部分。作为知识的直接来源，文本文件是一类重要的共享资源。对于文本文件的有效利用，依赖于高效的信息检索技术。因此P2P系统中的信息检索(P2PInformationRetrieval，P2PIR)有着比较重要的研究价值。同时，作为分布式信息检索(DistributedInformationRetrieval，DIR)中的一个特殊问题，P2P系统中的信息检索面临着许多困难。这些困难既包括原先DIR中所没有很好解决的遗留难题，同时也包括P2P系统的特性所带来的新的难题。上述困难使得P2PIR成为了一个非常有挑战性的研究课题。\n 本文的研究工作基于两个前提：理性用户和节点内文档按主题分类。根据现有的P2P系统的有关统计数据以及文本处理技术的发展，我们认为上述前提条件有望得到满足。基于这两个前提，为了便于问题的讨论，我们明确了所要的解决问题：如何在节点内文档都是关于相同主题的P2P系统中进行基于内容的文本检索。对于这个问题，我们提出了通过充分发掘和利用节点内资源的特征来提高检索性能的检索策略。这里的资源是指节点内的文档集。资源的特征是指文档集表现出的与文档集主题相关的统计信息。\n 具体说来，我们的研究内容主要包括：\n 1.基于资源特征的P2P社区的形成技术。P2P社区是由相似节点构成的节点集合。所谓相似节点是指节点内的文档集拥有相同的主题。我们提出了一种基于节点描述的相似节点发现方法。通过结合主题模型和模糊理论，我们解决了节点描述的生成和基于节点描述的节点相似度判定问题。实验表明，较之于传统的方法，我们提出的节点描述机制能够更加准确的发现相似节点。这个性质在P2P系统中表现得尤为明显。以准确的相似节点发现机制为基础，我们提出了基于纯粹P2P模型的自动、自治的P2P社区形成机制。模拟实验表明我们的社区形成机制是可行而有效的。同时，我们也提出了用于量化评价社区形成机制性能的3个指标：完整性、正确性和高效性。\n 2.P2P社区内的检索技术。形成的P2P社区为信息检索提供了一个好的环境。从理论上说，在P2P社区内进行检索，可以花费较小的代价而取得较好的检索效果(查全率/查准率)。为了有效地组织和管理社区内的节点，我们采用了一种混合型的P2P网络拓扑结构。根据混合型网络拓扑结构的特点，我们将P2P社区内的信息检索划分为3个过程：节点内的检索、组内搜索和组间搜索。对于节点内的检索，我们通过两种不同的数学手段(矩阵计算技术和统计推断技术)推导出了一种新的词条权重计算方法：MI×RDF。该计算方法有效的解决了同构文档集中的信息检索问题，为取得好的检索结果打下了坚实的基础。对于组内检索和组间检索，为了减少查询开销、提高检索效率，我们选择部分与查询相关度高的节点来执行查询任务。实验结果表明，在较小的查询开销下，通过采用上述方法可以取得较好的检索结果。\n 3.基于资源特征的查询优化技术。对于没有P2P社区存在的系统，我们提出了一种查询优化机制：SDQE(SemanticDuralQueryExpnsion)。在SDQE中，我们利用LSI(LatentSemanticIndexing)技术实现了查询扩展。我们认为查询扩展的结果反映了不同节点内资源主题的统计特征。通过比较不同文档集的特征，SDQE实现了查询优化，从而部分的解决了VSM模型中的同义词和多义词问题。实验表明，通过采用SDQE机制，P2P系统内的文本检索引擎的性能可以得到较大的提高。\n 结合自动分类/聚类技术，经过适当的扩展，上述方法都可以适用于节点内包含多个主题的文档的情况。\n 总的说来，本文的主要贡献(创新点)如下：\n 1.通过有机的结合主题模型和模糊理论，提出了一种有效的基于节点描述的相似节点发现机制。该发现机制有较好的数学基础。\n 2.以准确的发现相似节点为基础，我们提出了P2P系统中基于任务的P2P社区形成机制。与其他社区形成机制不同，我们提出的社区形成机制通过利用节点的资源特征，实现了在纯粹的P2P系统中以完全自动和自治的方式形成社区。同时，我们提出了用于社区形成机制评价的3个量化指标：完整性(HCS(T))、正确性(E(Ci))和高效性(()(S))。这3个量化指标的提出使得各种在纯粹的P2P系统中完全自动和自治的社区形成机制相互之间的比较成为了可能。首先提出这3个量化指标，也是我们工作的一个贡献。\n 3.在社区内的文本检索中，我们采用了一种新的词条权重计算方法：MI×RDF。该方法有较好的数学基础。在社区内的检索中，我们提出从“质”和“量”两个方面来考察节点与查询的

关键词： 文献检索   教学改革   课程建设  

摘要： 信息时代文检课的改革势在必行,就其教学内容、教学方法和教学理念等方面的认识层面的思考,提出一些有益的改革尝试.

关键词： 信息检索   鲁棒性   自然语言处理   机器学习   TREC评测  

摘要： 如何有效提高信息检索技术的鲁棒性是本论文研究的中心内容。本文第一章首先简要介绍了信息检索的关键技术和研究趋势，指出了文本信息检索的三大关键技术：“查询处理”、“相似度计算”和“结果排序”，并相应地提出了论文工作的基本思路：在上述三大关键技术中，引入自然语言处理和机器学习的方法，期望以此提高检索的鲁棒性。随后，第二章和第三章分别介绍了将自然语言处理和机器学习技术应用到信息检索中的若干模型，并对这些模型在TRECRobustTrack大规模标准语料库上的实验结果进行了详细分析。接着，第四章介绍了我们NLPR参加TREC2004评测的基本情况以及经验总结。最后，第五章给出了论文工作的总结和展望。\n 概括来说，本论文主要有如下几项工作：1.提出词义熵模型，利用Wordnet提供的结构化的词义知识，帮助确定查询项的权重。实验表明，词义熵模型与当前常用的TF*IDF权重计算公式联合使用，能有效提高检索系统鲁棒性。\n 2.利用自然语言处理中命名实体和复合名词的概念，提出了加入名词性多词组合的矢量空间模型，以及来源于语义张量概念的核心窗口模型和改进的动态核心窗口模型。实验表明，这三个检索模型都能在一定程度上提高检索系统的性能。\n 3.对于如何有效融合多个检索模型，本文详细研究了两大类方法：基于结果的融合方法和基于查询词的自动模型选择方法。对基于结果的融合方法，本文提出了三种方法：简单合并方法，得分归一化方法以及文本聚类方法。对基于查询词的自动模型选择方法，本文引入了三种新的查询项特征，并分别采用了两种分类方法：KNN和SVM分类器。实验表明，两类融合方法都是有效的；KNN分类器的准确率要高于SVM分类器；引入的新特征都可以改善系统性能；保持特征空间维数在一定范围的情况下，组合特征也有助于提高分类器准确率。\n 4.

关键词： 近似信息检索   上近似   最小上界   概念合取  

摘要： 本文研究了基于多元界的近似信息检索技术，考虑了概念合取和析取之间的蕴涵关系来得到概念的最佳近似。定义了最小上近似和最大下近似两种概念的最佳近似。将概念的最小上界和最大下界扩展为多元界：引入概念的析取定义概念的多元最小上界，引入概念的合取定义概念的多元最大下界。证明通过概念的多元最小上界可以得到概念的最小上近似，通过概念的多元最大下界可以得到概念的最大下近似。通常多元界中可能包含大量冗余，增加了概念近似表达的复杂度，降低了查询效率。定义了概念的最简多元最小上界和最简多元最大下界去除这些冗余，并提供两个有效的算法寻找概念的最简多元界，算法被证明是正确和完备的。

关键词： DL   多媒体信息检索   图像检索   视频检索   信息检索技术   多媒体   基于内容   技术优势   发展趋势  

摘要： 本文以DL多媒体信息检索技术为线,对基于内容的多媒体信息检索技术的方法、特点、技术优势、发展趋势及其在图像检索和视频检索中的应用进行了探讨。

关键词： cross-language information retrieval   ranked retrieval   dictionary-based translation  

摘要： Cross-language information retrieval (CLIR) systems allow users to find documents written in different languages 14 from that of their query. Simple knowledge structures such as bilingual term lists have proven to be a remarkably useful basis for bridging that language gap. A broad array of dictionary-based techniques have demonstrated utility, but comparison across techniques has been difficult because evaluation results often span only a limited range of conditions. This article identifies the key issues in dictionary-based CLIR, develops unified frameworks for term selection and term translation that help to explain the relationships among existing techniques, and illustrates the effect of those techniques using four contrasting languages for systematic experiments with a uniform query translation architecture. Key results include identification of a previously unseen dependence of pre- and post-translation expansion on orthographic cognates and development of a query-specific measure for translation fanout that helps to explain the utility of structured query methods. (C) 2004 Elsevier Ltd. All rights reserved.