优化图片搜索：基于构词学的索引词质量提升策略

本篇论文《基于构词学的图片索引词质量提升策略》由文程晔撰写，针对英语文本图片搜索这一主题展开深入研究。作者旨在提高搜索引擎在图片检索中的结果质量和相关性。论文的核心观点是提出一种策略，通过利用构词学原理，特别是词性分析和短语分析，以及命名实体识别技术，对搜索引擎的索引词文本进行精细化处理。 首先，作者认识到索引词质量对于搜索结果的精准性和排序的重要性。构词学方法的应用使得系统能够识别并剔除索引词中的非关键信息或价值较低的部分，比如停用词和冗余词。这种过滤策略有助于提高索引词与图片内容的相关度，从而增加索引词与实际图片匹配的概率，进而提升搜索结果的准确性和用户满意度。 为了验证这一策略的有效性，文程晔设计了一套自主研发的实验工具和环境，对提出的策略进行了严谨的测试。实验结果显示，使用该策略后，对于搜索结果的前40个排名，Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG)值有了显著提升。NDCG是一种常用的评价信息检索系统性能的指标，其值越高，表示搜索结果的相关性排序越优。 关键词方面，论文强调了图片搜索、相关性、构词学和命名实体识别这几个核心概念，反映出作者对领域内这些关键技术的理解和应用。整体而言，这篇论文为提高图片搜索引擎的效率和效果提供了创新的理论支持和技术路线，对于搜索引擎优化和信息检索领域的专业人士具有重要的参考价值。