跨语言智能学术搜索系统设计与实现

发布时间：2018-02-04 07:09

本文关键词： 跨语言信息检索搜索结果聚类个性化信息检索查询扩展学术搜索　出处：《山东大学学报(工学版)》2011年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：学术搜索是一种行业化的搜索引擎,因其缺乏个性化、智能化的服务,使得用户的学术文献检索效率低下,海量的数字学术资源得不到充分利用。本研究跨语言智能学术搜索系统的设计与实现,旨在让用户可以在尽可能短的时间内找到所需学术资源。系统的几个关键技术包括:研究混合语种文本的分词技术;研究基于机器翻译的跨语言信息检索;研究搜索结果聚类算法在不同语言文本上的性能差异问题;研究基于聚类的个性化信息检索方法以及交互式查询扩展技术。实验测试结果表明:系统具有较好的扩展性,能为用户提供良好的学术检索服务。
[Abstract]:Academic search is an industry-oriented search engine, because of its lack of personalized and intelligent services, users of academic literature retrieval efficiency is low. Large amounts of digital academic resources are not fully utilized. The design and implementation of a cross-language intelligent academic search system is presented in this paper. Several key technologies of the system include: word segmentation technology for studying mixed language texts; Research on cross-language information retrieval based on machine translation; The performance difference of search result clustering algorithm in different languages is studied. The clustering based personalized information retrieval method and interactive query extension technology are studied. The experimental results show that the system has good scalability and can provide users with a good academic retrieval service.
【作者单位】：广东外语外贸大学国际工商管理学院;卡迪夫大学卡迪夫商学院;广东外语外贸大学信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61070061) 广东省自然科学基金资助项目(9151026005000002) 广东省高层次人才项目广东外语外贸大学研究生创新团队资助项目(10GWCXTD0-8)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言随着网络上文本数据的指数增长,传统的综合搜索引擎已不能很好地满足用户快速获取所需信息的需求,如何提高信息获取的效率成为亟待解决的问题。搜索引擎行业化、个性化、智能化是解决该问题的最有效途径之一。学术搜索引擎是一种行业化搜索引擎,着力于解决如何高效地检

【参考文献】