基于语言模型的正负相关反馈文档自动识别技术的研究与实现



基于语言模型的正负相关反馈文档自动识别技术的研究与实现

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基于语言模型的正负相关反馈文档自动识别技术的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
目录	第8-10页
图表目录	第10-11页
第一章引言	第11-15页
· 研究目的	第11-12页
· 研究现状分析	第12-13页
· 主要研究内容	第13页
· 本文的组织	第13-15页
第二章相关理论及技术	第15-24页
· 信息检索模型	第15-20页
· 布尔模型	第15-16页
· 向量空间模型	第16-17页
· 概率模型	第17-18页
· 语言模型	第18-20页
· 平滑技术	第20-22页
· 评价方法	第22-24页
第三章反馈技术的研究	第24-33页
· 查询扩展技术	第24-25页
· 基于全局分析的查询扩展	第24页
· 基于局部分析的查询扩展	第24-25页
· 伪相关反馈技术	第25-33页
· 伪相关反馈技术简介	第25-26页
· 伪相关反馈方法的鲁棒性分析	第26-28页
· 反馈词项数对伪相关反馈性能的影响	第28-30页
· 反馈用相关文档数量对伪相关反馈性能的影响	第30-33页
第四章检索系统正负相关反馈文档自动识别的研究设计	第33-40页
· 本文模型概述	第33-35页
· 聚类算法	第35-38页
· 文本聚类算法	第35页
· DBSCAN算法	第35-37页
· 改进的密度聚类算法	第37页
· 改进的密度聚类算法的聚类效果	第37-38页
· 实验算法描述	第38页
· 本章小结	第38-40页
第五章实验和结果分析	第40-53页
· 实验环境和工具简介	第40页
· 实验环境	第40页
· Lemur检索引擎	第40页
· 实验语料及处理	第40-44页
· 实验参数训练	第44-45页
· 训练集检索性能分析	第45-47页
· 测试集检索性能分析	第47-49页
· FWN模型的鲁棒性分析	第49-53页
第六章总结和展望	第53-55页
· 工作总结	第53页
· 不足之处及今后的工作	第53-55页
参考文献	第55-58页
附录	第58-63页
致谢	第63-64页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第64 页

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