基于NLP技术和相似度计算的智能搜索引擎研究

发布时间：2018-11-19 09:52

【摘要】：针对传统的搜索引擎对于自然语言理解方面存在的问题,文章研究了一种新的基于自然语言处理技术和相似度计算的智能搜索引擎的模型.其核心技术是基于自然语言处理的中文分词技术、语义相似度和对立度等理论,将这些概念理论结合起来,从用户习惯的思考角度,结合DotLucene开源全文搜索引擎建立一个智能的搜索引擎.研究表明,该模型在对已经收录的文档有着86.1%的查准率.该智能搜索引擎较好的对查询语句的实现了理解,能够对用户的提问做出正确的回答.
[Abstract]:Aiming at the problems of traditional search engines in natural language understanding, a new model of intelligent search engine based on natural language processing technology and similarity calculation is studied in this paper. Its core technology is based on the natural language processing of Chinese word segmentation technology, semantic similarity and opposites and other theories, combining these concepts theory, from the perspective of user habits, Combined with DotLucene open source full-text search engine to establish an intelligent search engine. The results show that the model has an accuracy of 86.1% for the documents that have been included. The intelligent search engine has a good understanding of the query statements and can answer the user's questions correctly.
【作者单位】：桂林理工大学信息科学与工程学院;太原科技大学机械电子工程学院;莫纳什大学管理学院;利物浦大学计算机科学系;西交利物浦大学计算机科学与软件工程系;
【基金】：广西自然科学基金资助项目(桂科自0991254)
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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