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语义检索中若干关键问题的研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网时代的发展，海量的信息汇聚于网络中，信息搜寻已经成为了人们日常生活及学习中的重要部分。而传统的检索技术（如基于关键词返回结果的检索）通常只通过词汇的匹配进行搜索，无法很好的进行语义理解，很难得到符合用户实际需求的信息结果，这导致了搜索结果与用户需求之间的差距，进而影响了信息搜寻的效率和质量。因此，语义检索技术的研究已经成为了一个热点研究领域。
在语义检索技术中，关键问题的研究至关重要，因为关键问题的处理质量直接影响搜索结果的精准度和召回率，进而影响语义检索的整体效果。本篇论文将针对若干关键问题展开研究，旨在提高语义检索效果，进一步提升用户满意度。
二、选题意义
1.提高语义匹配技术的实用性。语义检索技术的主要目的是对用户提供更准确、更符合需求的搜索结果，而关键问题的处理质量是决定语义检索效果的核心要素之一。因此，通过关键问题的研究，可以提高语义匹配技术的实用性。
2.提高用户满意度。当前，用户在搜索时往往被大量无用的信息干扰，很难快速找到自己所需要的信息。通过对关键问题的研究，可以提高搜索信息的精度，缩小语义与需求之间的差距，提升用户满意度。
3.推动推荐系统的发展。关键问题的处理质量不仅能够提高检索系统的效果，还能够为推荐系统提供更准确的数据支持，进而推动推荐系统的发展。
三、研究内容及方法
本文将针对以下几个关键问题展开研究：
1.词义消歧：由于一个词汇常常有多个意思，而不同的意思对应不同的语义，如果无法把单词的确切含义与用户的搜索意图相匹配，将导致检索结果与用户需求之间的差距。因此，本文将研究如何通过对单词的语义进行消歧，解决词义歧义的问题。
2.语义表示：语义表示是指将单词、短语、句子等自然语言表示为向量，利用向量之间的距离测量语义相似性。因此，本文将研究如何将不同的自然语言表达形式转化为统一的向量表示方式。
3.语义相似度：语义相似度是指在自然语言处理中，用于判断两个词语的含义是否相似。因此，本文将研究如何利用基于词汇、句子、段落等级别的语义相似度计算方法，为语义检索提供更准确的数据支持。
本文将采用深度学习及自然语言处理技术进行研究。具体方法包括：1.对于词汇消歧，采用深度学习模型，将词汇的不同含义进行区分。2.对于语义表示，探究FastText、Doc2vec等方法构建统一的向量表示。3.对于语义相似度计算，采用基于Word2vec、BERT等模型的语义相似度计算算法。
四、预期研究结果
通过对若干关键问题的研究，本文预计有以下研究结果：
1.对于词义歧义问题，可以通过消歧技术提高语义匹配的中的真正匹配度及准确度。
2.对于语义表示问题，构建统一的向量表示方式，可以提高语义相似性的计算精度。
3.对于基于词汇、句子、段落级别的语义相似度计算，提供更精确的数据支持，提高语义检索效果。
五、论文格式及规范
本篇论文格式遵循国家标准《科技论文写作规范》及学术期刊论文格式要求，采用中文缩小四号宋体字体，行间距设置为固定值1.5倍行距。论文包括摘要、关键词、引言、正文、结论、参考文献等章节。参考文献遵循国家最新的参考文献标准，参考文献列表应当列出所有正文中引用过的文献，无需列出未引用过的文献。