一种基于关键词扩展的答案块提取模型.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共24页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
一种基于关键词扩展的答案块提取模型.docx
一种基于关键词扩展的答案块提取模型标题:基于关键词扩展的答案块提取模型:方法与研究摘要:随着大数据时代的到来,人们从互联网中获取信息的需求日益增长。答案块提取是信息检索领域的一个重要任务,主要目标是从文本数据中提取出与用户问题相关的答案。本论文提出了一种基于关键词扩展的答案块提取模型,用于解决传统答案提取方法中存在的困难和问题。该模型通过对关键词的扩展,能够更全面地搜索到相关的答案块,并且在提取答案过程中具有较高的准确性和可靠性。关键词:答案块提取;关键词扩展;信息检索一、引言在信息时代,人们对于获取信息
一种基于关键词扩展的答案块提取模型.pptx
添加副标题目录PART01PART02模型定义模型应用场景模型目标PART03关键词选择关键词扩展算法扩展关键词的筛选PART04基于扩展关键词的文档检索答案块提取算法答案块的质量评估PART05评估指标实验设计实验结果分析PART06现有模型的不足未来优化方向潜在应用前景感谢您的观看
基于DOM模型扩展的Web信息提取.docx
基于DOM模型扩展的Web信息提取Web信息提取是一项重要的技术,在Web数据挖掘与信息检索的领域中发挥着重要的作用。目前,Web信息提取的研究受到了广泛的关注,研究者们也相继提出了多种不同的方法。其中,基于DOM模型的Web信息提取成为一种热门的研究方法。DOM(DocumentObjectModel)模型是一种将HTML或XML文档作为树形结构进行组织和管理的技术,Web信息提取基于DOM模型就是利用这种树形结构对Web页面进行解析和提取。在Web信息提取的过程中,DOM树可以很好的表示Web页面的结
一种基于知识粒度的关键词提取方法.docx
一种基于知识粒度的关键词提取方法基于知识粒度的关键词提取方法摘要:关键词提取是自然语言处理中的一个重要任务,它能够帮助用户快速了解文本的主题和内容。目前的关键词提取方法主要基于统计和机器学习技术,但在面对复杂多样的文本时,这些方法可能无法准确捕捉文本的内涵和主题。因此,本文提出了一种基于知识粒度的关键词提取方法,通过利用领域知识和语义关联来提高关键词提取的准确性和效果。1.引言关键词提取是一项具有挑战性的任务,对于有效的文本理解和信息检索非常关键。传统的关键词提取方法主要基于词频、词性和句法规则等特征进行
一种基于关键词的资讯摘要提取方法.pdf
本发明公开了一种基于关键词的资讯摘要提取方法,包括以下步骤:1.设置关键词;2.关键词都设置有权重系数组合,权重系数组合分为权重系数k1,直至权重系数kn;3.将两个标点符号之间的句子视为一个统计单元;4.统计W1关键词及其出现的次数x;5.统计出统计单元里权重系数之和,其公式为:W1=k1+…+kx,得出Q1,直至第y个Wy关键词的权重系数之和并得出Qy;6.统计出统计单元里所有关键词的权重系数之积M=Q1…*…Qy;7.将M排列,截取最高10个句子;8.即得到该资讯的摘要。本发明通过设置权重系数来确定