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信息检索中浅层语义模型的研究的中期报告
研究背景：
随着互联网的发展，人们需要处理大量的信息，而信息检索技术成为了处理信息的重要方法。传统的信息检索方法主要依赖于关键词匹配，但是这种方法存在着一些问题，如歧义、同义词等。为了解决这些问题，浅层语义模型应运而生，它可以通过语义相似度的方法来处理信息检索问题。
研究任务：
本研究的任务是对浅层语义模型进行研究，并验证其在信息检索中的效果。具体任务包括以下方面：
1.分析目前已有的浅层语义模型，并对比它们的优缺点。
2.构建测试数据集，对浅层语义模型进行测试。
3.分析测试结果，评估浅层语义模型的效果。
研究方法：
本研究的方法主要包括以下方面：
1.文献调研：对现有的浅层语义模型进行调查和分析。
2.数据采集：从互联网上获取测试数据集，并对数据集进行筛选和预处理。
3.浅层语义模型构建：根据文献调研的结果，选择合适的浅层语义模型，并进行模型构建。
4.模型测试：对构建的浅层语义模型进行测试，评估模型的效果。
研究进展：
目前已完成了前期的文献调研和数据采集工作。文献调研主要包括了对现有的浅层语义模型进行调查和分析，包括LSI、LDA、Word2Vec、GloVe等模型。数据采集工作主要包括从互联网上获取测试数据集，并对数据集进行筛选和预处理。
下一步的工作是进行浅层语义模型的构建和测试，评估模型的效果。预计在完成测试后，可以对浅层语义模型在信息检索中的应用进行评估和总结。