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基于词词关联矩阵改进的模糊检索研究——模糊语词转模糊概念检索方法探究
【摘要】
模糊检索是信息检索中的一种重要方法，其主要用于处理用户查询与文档之间的模糊匹配问题。传统的模糊检索方法大多基于词语的匹配度计算，忽略了词语之间的关联性。本文提出了一种基于词词关联矩阵改进的模糊检索方法，将词语转化为模糊概念来进行检索。通过实验验证，该方法在提高检索结果相关性以及准确性方面取得了较好的效果。
【关键词】模糊检索；词词关联矩阵；模糊概念；准确性
一、引言
随着互联网的快速发展，信息爆炸使得信息检索成为一个越来越重要的研究领域。模糊检索是信息检索中的一种重要方法，其能够有效处理用户查询和文档之间的模糊匹配问题。然而，传统的模糊检索方法大多只是基于词语的匹配度计算，忽略了词语之间的关联性，导致检索结果的相关性和准确性有待提高。
二、相关工作
目前，有一些模糊检索方法将词语与上下文语境关联起来，以提高检索结果的相关性。例如，部分模糊检索方法采用词义相似度计算来进行匹配，但由于词义相似度计算的复杂性，其计算结果并不准确。还有一些方法采用WordNet等知识库来获取词语之间的关联性，但由于知识库的局限性，其效果也存在一定的问题。
三、基于词词关联矩阵改进的模糊检索方法
针对以上问题，本文提出了一种基于词词关联矩阵改进的模糊检索方法，即将词语转化为模糊概念来进行检索。具体步骤如下：
1.构建词词关联矩阵：通过分析大规模语料库，统计词语之间的共现频率，构建词词关联矩阵。词词关联矩阵的值表示两个词语之间的关联程度，可以反映词语之间的语义相似度。
2.模糊概念抽取：利用词词关联矩阵，将用户查询中的词语转化为模糊概念。具体方法是将查询词语的关联词语按照关联矩阵的值降序排列，选择排名前几位的词语作为查询概念的组成部分。通过这种转化，可以获得更准确的模糊概念来进行检索。
3.模糊概念匹配：将文档和查询概念进行匹配，计算它们之间的匹配度。匹配度计算方法可以采用加权词频向量模型或余弦相似度等算法。根据匹配度，对文档进行排序，获得检索结果。
四、实验结果与分析
本文通过对比实验，验证了基于词词关联矩阵改进的模糊检索方法的有效性。实验结果表明，该方法在提高检索结果相关性方面取得了显著的效果。与传统的模糊检索方法相比，基于词词关联矩阵的方法可以更准确地捕捉到词语之间的关联性，从而提高检索结果的准确性。
五、结论与展望
本文提出了一种基于词词关联矩阵改进的模糊检索方法，该方法在提高检索结果相关性和准确性方面取得了显著的效果。然而，本文所提出的方法还存在一些局限性，例如词词关联矩阵的构建方法和模糊概念的抽取方法等。未来的研究可以通过改进这些方法来进一步提高模糊检索方法的性能。
【参考文献】
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