Uyghur小规模网络搜索中高效术语提取与内存索引方法

在《小型乌尔都语网络搜索中的高效术语提取与索引方法》一文中，作者Turdi Tohti、Winira Musajan和Askar Hamdulla关注了小规模乌尔都语网络搜索环境中的性能优化问题。随着搜索规模的减小，为了减少对硬盘频繁的读写操作，提升搜索速度，索引需要在内存中保存，这就对存储效率提出了更高的要求。然而，压缩索引以节省内存空间的同时，可能会增加计算负担或在一定程度上影响原始信息的表达准确性。 本文的核心贡献在于提出了一种不依赖于传统压缩技术的索引压缩方法。它采用了简化N-gram统计模型为基础的词组分组策略，通过这种方法，能够在保持较低计算成本的同时，尽可能地利用统计规律来表达更丰富的语义信息。这种词组分组策略允许在有限的内存空间内构建索引，有效地减少了存储需求，提高了检索和查询的速度。 传统的倒排索引通常使用哈希表数据结构，使其完全驻留在内存中，以实现快速访问。然而，该研究通过创新的词组处理方式，不仅保留了这种快速查找的优势，还降低了内存占用。此外，文中可能还探讨了如何通过词义抽取（Semantic Word Extraction）来进一步增强索引的代表性和查询效果，确保在提高效率的同时，保持了对乌尔都语文本的有效理解和表示。 这项工作对于小规模乌尔都语网络搜索系统的设计者来说具有重要的实践价值，它提供了一种在内存限制下提高搜索性能和效率的新方法，同时兼顾了信息压缩和语义理解的需求。通过这种方式，搜索过程可以变得更加快捷，而对用户来说，查询响应时间和信息的准确度得到了显著提升。