基于术语相似度的贝叶斯网络检索模型扩展  

Extension of Bayesian Network Retrieval Model Based on Similarity of Term

作　　者：徐建民[1] 白彦霞[1] 吴树芳[1] 

机构地区：[1]河北大学数学与计算机学院

出　　处：《计算机工程》2007年第16期175-177,180,共4页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70471049);河北省科学技术研究与发展计划基金资助项目(04213534)

摘　　要：利用术语相似度将同义词间的相似程度数量化,以此量化关系对用于信息检索的简单贝叶斯网络进行改进,并进行有效的概率推理。实验结果表明新模型不仅具有良好的检索效果,而且相关文档的排序更加合理。Quantification obtained by quantifying the degree of similarity among synonyms by term similarity accurately, is used to improve the simple Bayesian network for information retrieval and for carrying out an effective probability inference. Experimental results show not only a good retrieval effectiveness of the new model, but a more reasonable ranking of relevant documents.

关 键 词：贝叶斯网络 同义词 信息检索 术语相似度 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]