面向搜索引擎的自然语言理解的设计与实现

发布时间：2018-06-14 14:06

本文选题：自然语言理解 + 句模分析　；参考：《计算机应用研究》2006年12期

【摘要】：提出了一种针对智能检索的自然语言理解的实现模型。该模型通过句模分析、分词和概念扩展的方法来理解问句,在一定程度上提高理解自然语言的能力。详细介绍了其系统架构、实现思想和原理。最后通过一系列的实例来对普通搜索引擎和加载了本模型的搜索引擎进行测试。实验结果表明,提出的模型能有效地分析自然语言提问,提高信息检索的准确性和智能性。
[Abstract]:A natural language understanding model for intelligent retrieval is proposed. The model uses sentence model analysis, word segmentation and conceptual extension to understand questions, and to a certain extent improves the ability to understand natural language. The system architecture, realization idea and principle are introduced in detail. Finally, a series of examples are used to test the general search engine and the search engine loaded with this model. The experimental results show that the proposed model can effectively analyze natural language questions and improve the accuracy and intelligence of information retrieval.
【作者单位】：上海交通大学计算机系上海交通大学计算机系上海交通大学计算机系
【基金】：上海市信息化专项基金资助项目(050211)
【分类号】：TP391.3;TP312

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