解决信息检索语义缺失的词语-概念相关度方法

本文主要探讨了"基于词语-概念相关度的关键词语义信息检索方法"这一主题，针对2012年的科学研究。该研究旨在解决关键字信息检索过程中存在的语义缺失问题，即在搜索时，仅仅依赖于关键词可能无法完全捕捉到文档的实际含义。为了解决这个问题，作者提出了一种创新的策略。 首先，作者关注文档内部的词语和概念之间的内在联系，即词汇之间的语义关联性。他们设计了一种改进的词语-概念相关度测量方法，考虑到了这些词汇在语义上的深层次联系，以增强检索的精确性。这种方法不仅仅局限于单个词汇，而是将整个概念体系纳入考量，提高了检索的语义理解能力。 接着，该研究将这种改进的词语-概念相关度融入经典统计语言模型（如NKTCM）中，创建了一种新的统计语言模型——KCSLM（基于NKTCM的关键词语义统计语言模型）。这一模型能够更好地整合语义信息，从而在检索过程中优先选择语义上相关的文档，提高检索的准确性。 作者进一步构建了一个完整的基于语义的关键字信息检索模型（KIRBS），它涵盖了语义处理、信息处理、信息组织与存储以及结果排序等多个关键环节。这个模型不仅关注结果的准确性，还注重搜索效率，确保了在处理大量数据时仍能保持较高的执行速度。 实验结果显示，该方法在准确率和召回率方面表现出色，表明其在处理复杂语义信息检索任务时具有显著优势。关键词包括"本体"、"关键字"、"信息检索"和"语义相关度"，这些都是理解和评估该研究的核心概念。 这篇2012年的论文提出了一种创新的信息检索技术，通过提升关键词的语义理解能力，有效地解决了传统关键字检索中的语义缺失问题，对于提高信息检索系统的性能和用户体验具有重要意义。