计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (6): 152-154.
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陈林 杨丹 赵俊芹
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CHEN Lin ,YANG Dan ,ZHAO Jun-qin （School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044,China）
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摘要： 本文提出了一种基于自然语言理解的搜索引擎模型。它的核心技术是基于自然语言理解的相关技术，包括从关键词、提问方式、提问重点三个层次对用户查询进行语义分析、特征向量提取及基于该思想建立了面向Web网页内容的特征库，提出返回文档排序的算法，基于Lucene全文索引工具包建立了搜索引擎，对库中已收入的特征词进行了查询测试，查准率为86．7％。实验表明，该模型基本实现了对查询短语的理解，对提高搜索引擎的查准率有显著的效果。
关键词: 自然语言处理 分词 语义分析 向量空间模型
Abstract: This article proposes a search engine model which is based on the natural language understanding. It includes a method to analyze users＇ quest ions in natural language from three layers, that is, keyword, quest ion type and question focus. The analysis co
Key words: Natural language process, Word segmentation, Semantic analysis, Vector space model
陈林 杨丹 赵俊芹. 基于语义理解的智能搜索引擎研究[J]. 计算机科学, 2008, 35(6): 152-154. https://doi.org/
CHEN Lin ,YANG Dan ,ZHAO Jun-qin （School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044,China）. [J]. Computer Science, 2008, 35(6): 152-154. https://doi.org/
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