搜索引擎中的中文网页自动分类技术与新词学习

"本文主要探讨了组合模式的提取在文本分类和搜索引擎中的应用，特别是针对中文网页自动分类技术的研究。作者提出了一种从搜索引擎日志中学习新词的方法，旨在提高分类质量和搜索引擎的性能。文章涵盖了研究背景、关键因素分析、分类器设计以及在搜索引擎中的实际应用。" 在文本分类和搜索引擎领域，组合模式的提取是至关重要的一步。标题中提到的两个规则主要针对中文词语的处理： 1. **已知组合模式的删除**：对于已经被分词系统识别为单个词条的组合模式，直接删除，确保在模式提取过程中不破坏基本的词汇结构。这一规则旨在保持分词系统的准确性，避免对已知词汇的误操作。 2. **候选新词的筛选**：当查询词长度在4个汉字字符以内，且在搜索引擎日志中出现频率较高，同时被分词系统分割成单个汉字的组合时，这些单个汉字组成的词会被视为候选新词。其他组合则被视为无效，这有助于识别和过滤噪声，提高新词识别的效率和准确性。 冯是聪的研究中，他强调了中文网页自动分类技术的重要性和挑战，特别是在海量、动态且不规则的Web信息环境中。他提出的关键因素分析包括： - **训练样本**：足够的训练样本对于构建准确的分类模型至关重要。 - **特征选取**：选择能够有效区分不同类别的特征是提高分类性能的关键。 - **分类算法**：包括词匹配法、知识工程法、统计学习法等，每种方法都有其优缺点，需根据具体任务选择。 - **截尾算法**：用于减少计算复杂度，但可能影响分类效果。 - **参数调整**：正确地设定算法参数能优化分类器的性能。 实验部分，作者使用了kNN（k-最近邻）分类算法，k值设为20，以最大概率类别作为分类结果。预处理和特征选取环节的简化，展示了在实际应用中如何快速有效地实现分类。 组合模式的提取和新词学习方法对于提升搜索引擎的检索质量和中文文本分类的准确性具有重要意义。这种技术的应用可以改善搜索引擎的目录导航服务，增强信息过滤和主动推送服务的针对性，适应Web信息的海量、动态特性。