设有由10条记录组成的书目数据(文献号、篇名、标引词),请建立以变长形式存贮的主文档(顺排档),并建立对应的索引顺序文件(文献号为主键),试用图示和文字说明文档存贮形式。然后,建立对标引词字段的索引文件(指向索引顺序文件),能在以上基础上实现加权检索吗?
时间: 2023-05-10 20:55:24 浏览: 102
为了建立以变长形式存储的主文档,我们可以使用链式存储结构,每个记录作为一个节点,节点中包含文献号、篇名和标引词等信息,同时还包含一个指向下一个节点的指针。这样,我们就可以通过遍历链表来访问所有记录。
为了建立对应的索引顺序文件,我们可以使用平衡树等数据结构,将文献号作为主键,将每个记录的地址存储在对应的节点中。这样,我们就可以通过索引顺序文件快速地访问每个记录。
对标引词字段的索引文件可以使用倒排索引来实现,即将每个标引词作为关键词,将包含该关键词的记录的文献号存储在对应的节点中。这样,我们就可以通过索引文件快速地找到包含特定标引词的记录。
在以上基础上,可以实现加权检索,即给每个标引词赋予一个权重,根据权重计算每个记录的得分,然后按得分排序返回结果。
相关问题
专利文献标引有哪些方法
专利文献标引的方法主要有以下几种:
1. 手工标引法:由专业标引员手动对专利文献进行标引,该方法标引准确度高,但费时费力。
2. 自动标引法:利用计算机自动对专利文献进行标引,该方法标引效率高,但标引准确度可能存在一定误差。
3. 半自动标引法:该方法结合手工标引法和自动标引法,由标引员使用计算机辅助工具进行标引,可以提高标引效率和准确度。
4. 关键词标引法:对专利文献中出现频率较高的关键词进行标引,该方法操作简便,但对专利文献的标引效果可能不够全面。
5. 主题标引法:根据专利文献的主题内容进行标引,该方法能够全面反映专利文献的主题内容,但标引难度较大。
以上是常见的专利文献标引方法,不同的标引方法适用于不同的情境和需求,需要根据实际情况选择合适的方法。
对训练集中的txt文档进行去停用词、分词操作后,利用TF-IDF算法选出标引词,建立分类模型。然后对实验集中的所有txt文档进行分类,并建立UI界面
谢谢你的问题!对训练集进行去停用词、分词操作后,再利用TF-IDF算法选出标引词,可以帮助我们建立一个分类模型,这个模型可以对实验集中的所有txt文档进行分类。
具体操作可以分为以下几步:
1. 对训练集中的文档进行去停用词、分词操作,这里可以使用中文分词工具如jieba等。
2. 统计每个词在所有文档中的出现次数,并计算TF-IDF值。
3. 选出TF-IDF值较高的词作为标引词,可以根据经验选择不同数量的标引词,比如100个、500个或1000个等。
4. 对于每个文档,统计其中包含的标引词的数量,并将其作为特征向量的每个维度。
5. 利用分类算法(如朴素贝叶斯、支持向量机等)训练分类模型。
6. 对实验集中的所有文档进行去停用词、分词操作,然后利用训练好的分类模型进行分类。
7. 最后可以建立UI界面,方便用户上传文档并查看分类结果。
希望这些步骤能够帮助你建立一个有效的文本分类系统!