基于自然语言识别的智能检索算法与系统实现

"基于自然语言识别的智能检索研究与实现" 在当前信息量庞大的时代，信息检索扮演着至关重要的角色。传统的信息检索方法依赖于关键词匹配，这种方法可能存在误查和漏查的问题，导致检索效率和准确性不高。为了改善这种情况，本文作者孔世明在其硕士论文中提出了一种基于自然语言识别的智能检索算法模型，专门针对中文文本进行优化。 该模型首先以全文关键字匹配作为基础，然后通过三层匹配策略来提高检索效果。这三层匹配包括词汇层面、短语层面和语义层面，分别对应不同的匹配深度，旨在更全面地理解查询意图。为避免误查，模型采用了校正词来修正用户的查询表达，确保查询条件更准确。同时，通过同义词和近义词的扩展，模型可以捕捉到可能遗漏的信息，从而提高召回率。 论文还构建了一个高效的同义词库系统，利用汉语拼音规则和多级索引，使得查询过程中能快速找到相关的同义词，提升了查询质量。此外，系统允许用户根据自身需求调整匹配比率和结果筛选放大倍数，增加了系统的灵活性和易用性。用户可以直接使用自然语言输入查询，无论是简单的短语还是复杂的句子，系统都能有效地处理。 论文还探讨了词频计算方法的重要性，研究了如何更准确地评估查询条件与文档的相关度，以及查询结果筛选的阈值设定，提出了一套实用的策略。这些研究为信息检索的精准性和用户体验提供了理论支持。 这篇硕士论文提出的自然语言识别智能检索模型在提高检索准确率和召回率方面取得了显著成果，同时增强了系统的用户友好性。其贡献在于实现了自然语言处理与信息检索的有效融合，为未来的智能检索系统设计提供了有价值的参考。关键词包括：检索、检索模型、智能检索、中文检索、自然语言识别。