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搜索引擎中查询扩展模块的设计与实现的中期报告
尊敬的老师：
本人正在进行关于搜索引擎中查询扩展模块的设计与实现的中期报告，以下是进展情况的汇报。
1.项目背景
搜索引擎是当前网络信息传播和获取的主要途径之一，但是大量信息导致搜索结果精度较低。为了解决这个问题，查询扩展模块应运而生。该模块通过增加关键词的数量或替换一些不同的关键词来扩展查询，从而提高搜索结果的精度。
2.实现目标与技术路线
本次项目旨在设计和实现一个基于NLP的查询扩展模块。具体来说，我们需要做以下几点，使用Python作为主要编程语言。
（1）完成引入基础语料库并进行分词和词性标注
采用中文维基百科语料库，并使用jieba和THULAC两种中文分词工具对语料库中的文本进行分词、词性标注和命名实体识别。这是后续模块进行处理的基础。
（2）实现基于词袋模型的查询扩展算法
查询扩展算法的实现采用基于词袋模型的方法，通过统计用户查询中出现的高频词并在语料库中寻找与之相关联的词组，以扩展查询。我们计划采用TF-IDF和余弦相似度等技术来对词组进行权重计算和筛选。
（3）完成基于词向量模型的查询扩展
同时，我们还计划使用深度学习算法中的Word2vec模型来训练得到每个单词的词向量，并通过计算词向量之间的相似度进行查询扩展。该方法具有更好的语义理解能力，可以进行更加准确的词语匹配。
3.目前进展
目前，我们已经完成了以下工作：
（1）成功获取并导入中文维基百科语料库
我们采用了Python中的gdown库从GoogleDrive上下载了中文维基百科语料库，并成功导入到项目中。
（2）基础语料库的语言处理
我们使用了jieba和THULAC两种中文分词工具对语料库文本进行了处理，包括分词、词性标注和命名实体识别等预处理工作，为后续算法设计奠定了基础。
（3）建立了基于词袋模型的查询扩展算法框架
通过统计词频和计算权重的方法，我们已经实现了基于词袋模型的查询扩展算法，并且将其整合到查询处理流程中。
（4）开始进行基于词向量模型的查询扩展
我们开始了基于词向量模型的查询扩展实现工作，在训练不同参数的Word2vec模型，以及计算词向量相似度等方面进行尝试。
4.计划下一步工作
接下来，我们将完成以下工作：
（1）进一步完善基于词袋模型的查询扩展算法
该算法虽然已经实现，但是还存在许多需要进一步优化的地方。我们将拟定更加合理的权重计算和词组筛选策略，并深入研究相关文献，提高算法精度及效率。
（2）完成基于词向量模型的查询扩展
进一步深入研究Word2vec模型的特点和运用，优化参数以及计算方法，完善词向量相似度计算算法，提高查询扩展算法的精度，对比两种查询扩展方法差异并进行选型。
（3）完成综合查询扩展算法
通过对上述两种查询扩展方法的结果综合计算，并作出相应的策略调整，最终完成综合查询扩展的算法设计与实现。
以上是我们当前的进展情况以及接下来的计划，感谢您的关注和指导。如果有任何问题或建议，请您直接回复本邮件或联系我，感谢您的宝贵意见。