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1)  retrieval method/Latent Semantic Indexing
检索方法/隐含语义索引法
2)  latent semantic indexing(LSI)
隐含语义索引
1.
A non-negative matrix factorization(NMF) based latent semantic indexing(LSI) model was introduced for image retrieval.
提出了一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的隐含语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)模型用于图像检索。
3)  latent semantic index
隐含语义索引
1.
Research on latent semantic index retrieval model by expanding vector space model;
一种扩展的向量空间模型-隐含语义索引模型研究
2.
This paper presents a new method of text clustering by using the latent semantic index (LSI) and self-organizing neural network (SNN).
根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法。
4)  latent semantic indexing
隐含语义索引
1.
Implementation of supply and demand information classification based on latent semantic indexing;
隐含语义索引技术在供求信息分类中的应用
2.
Because of the deficiency of traditional classification system,the text classification based on integrating k -nearest neighbor with latent semantic indexing was proposed.
针对传统文本分类系统的不足 ,提出了一种基于隐含语义索引的kNN的文本分类模型 。
3.
To overcome the limitations of actual text classification methods based on bagof-words representation,An English text classification method based on semantic set index is presented from the WordNet thesaurus and LSI(latent semantic indexing) model.
为克服当前文本分类法中基于词形匹配带来的局限性,基于WordNet语义词典和隐含语义索引(LSI)模型,提出了基于语义集索引的英文文本分类方法。
5)  Latent Semantic Indexing
隐含语义检索
1.
Term-weighting improving for latent semantic indexing;
隐含语义检索系统词条权重的处理
2.
Personal information retrieval based on latent semantic indexing;
随着互连网上信息资源的极度膨胀,出现了各种各样的信息搜集工具给用户提供信息服务,但是目前的信息搜集系统在给用户提供信息服务时,很难根据用户的个人信息实现个性化的信息服务,不同的用户相同的查询请求,返回的查询结果是相同的,这给用户的使用带来了很大的不便,而隐含语义检索(LSI)可以利用关键词之间的语义信息完成信息的搜索。
6)  latent semantic indexing (LSI)
隐含语义检索LSI
补充资料:情报检索方法
      确定检索途径、检索用词和检索的时间范围之后,经济而有效地查找和筛选情报的手段。各种检索方法的选用,同检索者能够使用的检索手段有关。在手工检索条件下,主要的检索方法有:①一般查找法(又称常用法或工具法)。 即利用书目、 索引、 文摘进行常规的检索。既可以根据检索课题从有文献发表的早期年代开始,由远到近地查找(顺查法);也可以从近期检索工具入手,由近而远地追溯查找(倒查法); 也可从该课题文献较密集的时间入手,获得一定的文献量之后再逐步扩检 (抽查法)。顺查法较为系统,费时费工,但适合于系统研究的需要。倒查法立足现实,可能造成文献的遗漏,但适合于吸取最新成果的需要。 抽查法则见效较快, 便于树立检索信心,适合于相关文献较少而检索没有多大把握的查找需要。②引文追溯法(又称引文循环查找法)。即依据已掌握的文献所附"参考引用书目",查出被引文献,然后又从被引文献所附"参考书目",再次查出被引文献,如此循环往复,逐步扩大检索成果。这种方法适合于无检索工具的用户获取有关情报。其缺点是文献越查越旧。另一种是依靠引文索引,从被引文献入手查到引用文献。然后又将已查到的引用文献作为被引文献,再次查找这些文献的引用文献,如此循环往复,逐步扩大检索成果。其优点是文献越查越新,但其局限性是必须已经有相关学科的引文索引存在。引文追溯法可以不顾学科的分类和控制词汇,故易于查找,其缺点是,由于引用文献与被引文献之间的联系角度和相关程度差别很大,因而可能导致很高的误检率。③分段查找法。即上述两种方法的交替使用。先用一般查找法查出一个时期的文献,再以这些文献为起点,用引文追溯法进一步检索。分段查找法事实上是根据学科主题检索与根据引文网络检索的结合,是一种多向、立体的查找方法。在计算机检索条件下,主要的检索方法有:①积木法。即把一个检索课题分成若干组面,先检索各个组面,然后进行组配,类似把各个木片拼成图案。其优点是能够比较清楚地提供检索逻辑式,以便以后回顾和进行检索式的保留与调用。其缺点是耗费较多的存储容量和联机时间。在积木法的实施过程中,宜将最专指的组面和最少文献登录数的组面优先处理,以便缩短计算机的匹配时间。②引文珠串增长法。即从最专指的检索词开始检索,查出少量文献。然后检查这些文献中使用的标引词和自由词,选择其中重要的纳入修改后的检索式中,再进行检索,如此循环,使被检文献量逐步增长,直到取得满意结果为止。这种检索方法的特点是利用联机系统的交互能力,以动态的、实验性的方法去导出合适的检索式。其缺点是检索者的浏览与思考过程会耗费较长的联机时间。③逐次分割法。即先进行较粗泛的检索,得到一个规模较大的命中文献集合。然后利用各种条件,以文献出版年份、文种、文献类型以及最专指的概念组的叙词等,以逻辑的方式对原来的命中文献集合进行缩小,逐次分割,类似剥笋一样,逐步逼近核心部分,从而获得一个可以接受的文献集合。这种方法的优点是漏检较少,可以随时根据文献量的多少而灵活掌握限制条件,检索比较主动。缺点是需耗费较多的机时。
  

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