N-Gram英文搜索引擎：融合自然语言处理技术的创新应用

该篇论文深入探讨了"基于N-Gram的英文搜索引擎"这一主题，由作者朱鹏和谭咏梅共同完成，两位分别是北京邮电大学计算机学院的研究员和副教授。随着互联网的飞速发展，Web文本的规模和多样性在语言研究、英语教学等领域展现出显著的价值。论文的核心目标是将信息检索、词性标注、命名实体识别以及单词语义相似度等自然语言处理技术融合，开发出一种能够处理查询词并搜索上下文(N-Gram)短语信息的搜索引擎。 这种搜索引擎设计独特，允许用户不仅通过关键词进行搜索，还可以利用通配符、词性标注信息、命名实体（如地点、人物和机构）作为搜索条件，甚至可以搜索相似词或应用其他正则表达式。在技术细节上，论文引入了Word2Vec这一词向量化工具，它通过构建不同词性的向量表示，显著提高了动词相似词识别的准确性。相比于单一向量表示方法，这种方法在识别相似词时表现更优，并且在与人工标注结果的比较中显示出更好的效果。 关键词方面，文章强调了"搜索引擎"、"英语教学"、"相似度"和"词向量"的重要性，这表明其在实际应用中的多维度考量。整体而言，这篇论文不仅探讨了N-Gram在搜索引擎中的应用，还提供了一种创新的自然语言处理策略，对提升英语信息检索效率和质量具有一定的理论价值和实践意义。对于对搜索引擎技术、自然语言处理或者英语教育有兴趣的读者来说，这篇论文是一个值得深入研究的资源。