基于统计模型和小波变换的文本检索方法  

Document Retrieval Method Based on Statistical Model and Wavelet Transform

作　　者：魏彬[1] 张军[1] 项颖[1] WEI Bin, ZHANG Jun, XIANG Ying （Department of Information Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China）

机构地区：[1]广东工业大学信息工程学院,广东广州510006

出　　处：《电脑知识与技术》2009年第3期1686-1687,1698,共3页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：针对当前几种常用文本检索方法的不足，文中基于统计模型和小波变换，提出了一种新的文本检索方法。与传统方法的主要区别在于：1）利用小波变换把输入信号引入到频域进行处理，消除了交叉比较运算的巨大计算量；2）在进行相关度计算时，同时考虑了检索词的出现次数和出现位置因素，有效提高了检索精确度。理论分析和实验结果表明该方法较传统方法在查准率和查询速度上均有所提高。A novel document retrieval method based on statistical model and wavelet transform is proposed after analyzing the disadvantage of several common used document retrieval methods. First,It analyses the input signal in frequency domain where cross compare computations were avoided;Second,it considers both the term count and position when calculating the similarity,which gets a high precision. Experimental results illustrate it a efficient method considering both precision and speed when compare with common used document retrieval methods.

关 键 词：文本检索 词向量 谱向量 小波变换 相似度 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]