海量信息(海量信息是什么意思)

柏林圖書館門前有一句話:“這是知識的寶庫。如果你掌握了它的鑰匙，這里所有的知識都屬于你?！边@里的“關(guān)鍵”指的是信息檢索的方法。信息檢索就是通過某種方式快速準確地獲取我們想要的信息?，F(xiàn)代社會，隨著各種網(wǎng)絡平臺的出現(xiàn)，信息呈爆炸式增長。面對如此龐大的信息量，我們常常感到不知所措。如何找到符合自己要求的信息？答案是使用先進的信息檢索工具。先進的信息檢索工具離不開信息檢索理論和技術(shù)支持，建模是其中的關(guān)鍵理論之一。許劍民教授的著作《基于術(shù)語關(guān)系的貝葉斯網(wǎng)絡檢索模型擴展》從多個方面積極探索信息檢索建模，具有重要的學術(shù)價值。

該書的研究成果為我國基于貝葉斯網(wǎng)絡的信息檢索模型研究積累了寶貴的數(shù)據(jù)。貝葉斯網(wǎng)絡于20世紀80年代末首次應用于信息檢索領域，至今已經(jīng)產(chǎn)生了三種有影響的模型。國內(nèi)在信息檢索領域?qū)ω惾~斯網(wǎng)絡的研究很少。許劍民教授從2004年開始對貝葉斯網(wǎng)絡信息檢索模型進行擴展研究，至今已歷時15年。根據(jù)本書中的參考資料，許劍民教授的團隊已經(jīng)形成了數(shù)十篇研究論文，而本書正是相關(guān)研究成果的結(jié)晶。

許劍民教授對基于貝葉斯網(wǎng)絡的檢索模型的擴展研究填補了國內(nèi)相關(guān)研究的空白?；镜呢惾~斯網(wǎng)絡檢索模型是基于術(shù)語節(jié)點或文檔節(jié)點進行查詢匹配的。在文檔推理和檢索過程中，沒有充分考慮術(shù)語之間的關(guān)系，因此在語義檢索方面有很大的局限性。為了解決這一問題，本書作者在國內(nèi)首次提出了利用術(shù)語之間的關(guān)系擴展信念網(wǎng)絡模型、簡單貝葉斯網(wǎng)絡模型和結(jié)構(gòu)化文檔檢索模型的新方法，對語義檢索技術(shù)的發(fā)展起到了重要作用。同時，作者還充分利用信念網(wǎng)絡模型可以組合不同檢索證據(jù)的特點，探索了基本模型中同義詞證據(jù)組合、科技文獻檢索中文獻引用證據(jù)組合的實現(xiàn)方法，并通過實驗驗證了上述方法的有效性。一般來說，合理利用給定文檔中的術(shù)語關(guān)系，或者利用與查詢術(shù)語相關(guān)的詞來擴展查詢，可以實現(xiàn)某種意義上的語義檢索，可以有效提高信息檢索的性能。以此為出發(fā)點，作者所做的上述嘗試拓寬了信息檢索領域的研究視野，對該領域的研究者有很好的啟發(fā)作用。

本書探索了術(shù)語關(guān)系和貝葉斯網(wǎng)絡應用的新視角和新領域，實現(xiàn)了研究工作的新突破。除了擴展了帶術(shù)語關(guān)系的貝葉斯網(wǎng)絡檢索模型的研究，作者還將術(shù)語關(guān)系應用于特征詞提取、文檔相似度計算和局部偽相關(guān)反饋方法的改進，取得了一定的進展。特別是作者將信念網(wǎng)絡應用到話題識別與跟蹤中，為話題識別與跟蹤建模的研究提供了一種新的思路，也開辟了貝葉斯網(wǎng)絡應用的新領域。

目前上述的內(nèi)容應該能夠為大家解答出大家對于海量信息（海量信息是什么意思）的疑惑了，所以如果大家還想要了解更多的知識內(nèi)容，也可以關(guān)注本站其他文章進行了解哦。

版權(quán)說明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！

標簽：