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基于统计语言建模的信息检索及相关研究
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基于统计语言建模的信息检索及相关研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
英文摘要第6-12 页
图目录第12-13 页
表目录第13-14 页
第一章 引言第14-18 页
第二章 信息检索模型与评测概述第18-32 页
　　· 信息检索概述第18-22 页
　　　　· TREC简介第18-19 页
　　　　· 术语定义第19-21 页
　　　　· 信息检索模型概述第21-22 页
　　· 布尔模型第22-23 页
　　　　· 经典的布尔模型第22-23 页
　　　　· 扩展布尔模型第23 页
　　· 向量空间模型第23-27 页
　　　　· 基本的形式化第24 页
　　　　· 词项权重的tf*idf计算方法第24-25 页
　　　　· 词项权重的规格化处理第25-26 页
　　　　· 小结与讨论第26-27 页
　　· 概率检索模型第27-28 页
　　· 实验评测方法第28-30 页
　　　　· 未插值平均准确率(MAP)第29-30 页
　　　　· Precision@ X第30 页
　　· 本章总结第30-32 页
第三章 基于统计语言建模的信息检索方法第32-48 页
　　· 引言第32-33 页
　　· 统计语言建模技术第33-35 页
　　　　· n-gram语言模型第33-35 页
　　· 查询似然检索模型第35-40 页
　　　　· 投掷骰子的问题第35-36 页
　　　　· 基于查询似然的检索模型第36-37 页
　　　　· 文档语言模型的估计第37-38 页
　　　　· 与tf*idf权重的关系第38-40 页
　　· 对查询似然检索模型的改进与拓展第40-42 页
　　　　· 统计翻译检索模型第40-41 页
　　　　· 基于完全贝叶斯的查询似然第41 页
　　　　· KL距离检索模型第41-42 页
　　· 实验评测第42-44 页
　　· SLMIR在跨语言检索与分布式检索中的应用第44-46 页
　　　　· 分布式信息检索第44-45 页
　　　　· 跨语言信息检索第45-46 页
　　· 本章总结第46-48 页
第四章 文档语言模型的估计与平滑研究第48-70 页
　　· 概述第48-49 页
　　· 平滑的一般形式及几种常用的平滑方法第49-51 页
　　　　· 几种常用的平滑方法第50-51 页
　　· 平滑对检索性能的影响第51-59 页
　　　　· 实验设计第51-52 页
　　　　· 平滑的行为特点分析第52-57 页
　　　　· 平滑方法之间的性能对比第57-58 页
　　　　· 平滑的双重角色第58-59 页
　　· GJM-2: 一种改进的线性插值平滑方法第59-63 页
　　　　· GJM与GJM-1第59-61 页
　　　　· 改进的GJM-2 平滑方法第61 页
　　　　· 实验结果第61-63 页
　　· 基于词项风险的平滑模型第63-68 页
　　　　· 平滑模型描述第63-65 页
　　　　· 词项风险的度量第65 页
　　　　· 实验和结果分析第65-68 页
　　· 本章总结第68-70 页
第五章 WQL检索模型及其启发式查询扩展第70-88 页
　　· 引言第70-71 页
　　· 相关研究现状第71-72 页
　　· WQL检索模型及其启发式查询扩展第72-78 页
　　　　· WQL检索模型第72-74 页
　　　　· WQL中的启发式查询扩展第74-76 页
　　　　· 几种典型的扩展方法第76-78 页
　　· LOCOOC：一种基于局部共现的查询扩展方法第78-80 页
　　　　· 共现信息的度量第78 页
　　　　· 整合全局统计信息第78-80 页
　　　　· 一个例子第80 页
　　· 实验设计第80-82 页
　　· 实验结果第82-85 页
　　　　· 查询扩展的有效性第82-83 页
　　　　· 扩展规模对扩展效果的影响第83-85 页
　　· 本章总结第85-88 页
第六章 查询语言模型的估计与联想式扩展第88-106 页
　　· 引言第88-89 页
　　· 从语言模型“反推”的角度看查询扩展第89-90 页
　　· 基于语言模型估计的反推方法第90-92 页
　　　　· 基于混合生成模型的极大似然估计方法第91-92 页
　　· 基于联想式扩展的反推方法第92-98 页
　　　　· 词项之间的依赖关系第92-94 页
　　　　· 词项联想网络(WAN, Word Association Network)第94-95 页
　　　　· 利用WAN反推查询语言模型第95-96 页
　　　　· 词项依赖概率的计算第96-98 页
　　· 实验评测和结果分析第98-103 页
　　　　· 实验方法第98-100 页
　　　　· 数据集和评价指标第100 页
　　　　· 反推的有效性分析第100-102 页
　　　　· 插值系数α对反推的影响第102-103 页
　　· 本章总结第103-106 页
第七章 结束语第106-110 页
　　· 本文工作总结和主要创新第106-108 页
　　　　· 文档语言模型的平滑估计第106-107 页
　　　　· 查询似然检索模型中的启发式查询扩展第107 页
　　　　· 查询语言模型的估计与联想式扩展第107-108 页
　　· 下一步工作展望第108-110 页
附录第110-114 页
　　·T REC Ad Hoc检索任务的文档示例第110-112 页
　　·T REC Ad Hoc检索任务为的topic示例第112-114 页
参考文献第114-124 页
致谢第124-126 页
作者简历第126-127页

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