信息系統(tǒng)安全第7章.ppt

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第七章人工智能與自然語(yǔ)言檢索 信息存儲(chǔ)與檢索 本章目錄 第一節(jié)引言第二節(jié)人工智能技術(shù)第三節(jié)智能檢索第四節(jié)自然語(yǔ)言檢索第五節(jié)跨語(yǔ)言檢索 信息存儲(chǔ)與檢索 第一節(jié)引言 人工智能技術(shù)在信息檢索領(lǐng)域的應(yīng)用 使其檢索系統(tǒng)的智能化水平得到了顯著提高 以自然語(yǔ)言理解技術(shù)為基礎(chǔ)的信息檢索系統(tǒng)將把信息檢索從目前基于關(guān)鍵詞層面提高到基于知識(shí)層面 對(duì)知識(shí)有一定的理解與處理能力 信息存儲(chǔ)與檢索 第二節(jié)人工智能技術(shù) 7 2 3知識(shí)發(fā)現(xiàn) 3 3 7 2 4信息抽取與知識(shí)抽取 4 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 1專家系統(tǒng) 一 專家系統(tǒng)的特征 1 具備某個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的專家級(jí)知識(shí) 2 能模擬專家的思維 3 能達(dá)到專家級(jí)的解題水平 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 1專家系統(tǒng) 專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序的區(qū)別 1 編程思想不同專家系統(tǒng) 知識(shí)庫(kù) 推理機(jī)傳統(tǒng)程序 數(shù)據(jù) 算法 2 解釋功能不同 3 求解能力不同 4 處理對(duì)象不同 5 求解問(wèn)題的方式不同 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 1專家系統(tǒng) 二 專家系統(tǒng)的工作原理專家系統(tǒng)的工作方式運(yùn)用知識(shí) 進(jìn)行推理專家系統(tǒng)的組成部分知識(shí)庫(kù)推理機(jī)知識(shí)獲取人機(jī)接口數(shù)據(jù)庫(kù)解釋機(jī)構(gòu) 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 2數(shù)據(jù)挖掘 一 數(shù)據(jù)挖掘的含義與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)挖掘是從大量的 不完全的 有噪聲的 模糊的 隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中 提取隱含在其中的 人們事先不知道的 但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程 目前 數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)化包括以下三個(gè)標(biāo)準(zhǔn) CRISP DM PMML OLEDBForDM 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 2數(shù)據(jù)挖掘 二 數(shù)據(jù)挖掘的功能自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為 關(guān)聯(lián)分析 聚類 概念描述偏差檢測(cè) 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 2數(shù)據(jù)挖掘 三 數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)決策樹法 輸出結(jié)果容易理解 實(shí)用效果好 影響也較大 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 更適合用于非線性數(shù)據(jù)和含噪聲的數(shù)據(jù) 在市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析和建模方面有廣泛的應(yīng)用 遺傳算法 適合于聚類分析 它簡(jiǎn)單而且優(yōu)化的效果好 統(tǒng)計(jì)分析方法是利用統(tǒng)計(jì)學(xué) 概率論的原理對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 從而找出它們之間的關(guān)系和規(guī)律 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 2數(shù)據(jù)挖掘 粗集方法 適合于不精確 不確定 不完全的信息分類和知識(shí)獲取 可視化方法 是一種輔助方法 它用比較直觀的圖形圖表方式來(lái)表現(xiàn)挖掘出來(lái)的模式 大大拓寬了數(shù)據(jù)的表達(dá)和理解力 使用戶更加了解挖掘出的數(shù)據(jù) 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 3知識(shí)發(fā)現(xiàn) 一 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的定義知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從大量數(shù)據(jù)集中辨識(shí)出有效的 新穎的 潛在有用的 并可被理解的模式的高級(jí)處理過(guò)程 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 3知識(shí)發(fā)現(xiàn) 二 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程可以歸納為三個(gè)步驟 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)挖掘 結(jié)果解釋和評(píng)價(jià) 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 3知識(shí)發(fā)現(xiàn) 三 知識(shí)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)SPSS為用戶提供揭示客戶關(guān)系 預(yù)測(cè)客戶行為的解決方案 并把客戶關(guān)系管理和商業(yè)智能有機(jī)的結(jié)合在一起 建立與客戶之間的互動(dòng)關(guān)系 IntelligentMiner具有典型數(shù)據(jù)集自動(dòng)生成 關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn) 序列規(guī)律發(fā)現(xiàn) 概念性分類和可視化顯示等功能 Clementine提供了一個(gè)可視化的快速建立模型的環(huán)境 它由數(shù)據(jù)獲取 探查 整理 建模和報(bào)告等部分組成 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 3知識(shí)發(fā)現(xiàn) MSMiner是一種多策略知識(shí)發(fā)現(xiàn)平臺(tái) 能夠提供快捷有效的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 提供多種知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法 SASEnterpriseMiner通過(guò)收集分析各種統(tǒng)計(jì)資料和客戶購(gòu)買模式 幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)的趨勢(shì) 解釋已知的事實(shí) 預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果 并識(shí)別出完成任務(wù)所需的關(guān)鍵因素 以實(shí)現(xiàn)增加收人 降低成本的目標(biāo) 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 4信息抽取與知識(shí)抽取 一 信息抽取信息抽取是從一段文本中抽取信息 并將其形成結(jié)構(gòu)化 規(guī)范化的數(shù)據(jù) 信息抽取和信息檢索有本質(zhì)的區(qū)別 信息檢索的目的是根用戶的查詢請(qǐng)求從文檔庫(kù)中找出相關(guān)的文檔 用戶必須從找到的文檔中提取自己所要的信息 而信息抽取直接從文檔中取出相關(guān)信息點(diǎn) 不需要用戶對(duì)文檔做進(jìn)一步分析 這兩種技術(shù)是互補(bǔ)的 若結(jié)合起來(lái)可以為文本處理提供強(qiáng)大的工具 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 4信息抽取與知識(shí)抽取 二 信息抽取技術(shù)的評(píng)測(cè)指標(biāo)抽全率可粗略地看成是測(cè)量正確抽取的信息比例 而抽準(zhǔn)率用來(lái)測(cè)量抽出的信息中有多少是正確的 計(jì)算公式如下 R 抽出的正確信息點(diǎn)數(shù) 所有正確的信息點(diǎn)數(shù)P 抽出的正確信息點(diǎn)數(shù) 所有抽出的信息點(diǎn)數(shù)兩者的取值在0和1之間 通常兩者是反比關(guān)系F值評(píng)價(jià)方法 式中 是一個(gè)預(yù)設(shè)值 決定對(duì)P側(cè)重還是對(duì)R側(cè)重 通常設(shè)定為1 這樣用F這個(gè)數(shù)值就可反映系統(tǒng)的質(zhì)量 信息存儲(chǔ)與檢索 7 2 4信息抽取與知識(shí)抽取 三 知識(shí)抽取知識(shí)抽取是從現(xiàn)有的信息 尤其是非結(jié)構(gòu)化的文本 中抽取結(jié)構(gòu)化的 上下文依賴的知識(shí)的過(guò)程 知識(shí)抽取起源于傳統(tǒng)信息抽取而又有別于信息抽取 傳統(tǒng)的信息抽取并不試圖從內(nèi)容上全面地 深層次地理解文檔 而知識(shí)抽取則建立在信息抽取的基礎(chǔ)之上 使用了語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù) 從知識(shí)表示和推理的角度來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng) 半自動(dòng) 抽取 信息存儲(chǔ)與檢索 7 3 3智能檢索系統(tǒng)與應(yīng)用 3 第三節(jié)智能檢索 信息存儲(chǔ)與檢索 7 3 1智能檢索接口 智能檢索接口用于完成智能檢索系統(tǒng)的信息輸入輸出工作 它是系統(tǒng)和用戶交流的界面 它能理解 分析用戶的自然語(yǔ)言提問(wèn) 并產(chǎn)生適合用戶的結(jié)果 還具有解釋功能 對(duì)自己的行為做出解釋 智能檢索接口能向用戶提供友好的界面 完成各種交互活動(dòng) 檢驗(yàn)用戶輸入和系統(tǒng)輸出的正確性 一致性 控制程序流程 對(duì)用戶輸入作出快速反應(yīng)或者控制其它設(shè)備正確有效地工作 信息存儲(chǔ)與檢索 7 3 1智能檢索接口 設(shè)計(jì)智能檢索接口應(yīng)考慮的問(wèn)題9條可用性原則人機(jī)對(duì)話簡(jiǎn)明 自然 用戶用自然語(yǔ)言檢索 檢索工具可以識(shí)別自然語(yǔ)言并作出反饋使用用戶的語(yǔ)言 可以跨語(yǔ)言檢索應(yīng)具備自學(xué)習(xí)功能 自動(dòng)識(shí)別用戶的興趣并根據(jù)用戶使用習(xí)慣自動(dòng)修正 完善用戶興趣 在搜索時(shí)根據(jù)用戶興趣進(jìn)行優(yōu)化排序 形成符合人性化要求的搜索結(jié)果 減輕用戶的記憶負(fù)擔(dān)促進(jìn)一致性的實(shí)現(xiàn)提供返回信息提供清楚的出口標(biāo)記對(duì)于用戶經(jīng)常使用的動(dòng)作提供快捷鍵 方便用戶操作提供有效的出錯(cuò)處理信息能夠防止出錯(cuò)考慮人和機(jī)器兩個(gè)方面的因素交叉樹索引和對(duì)象的分解匹配與綜合 信息存儲(chǔ)與檢索 7 3 2智能檢索技術(shù) 一 自然語(yǔ)言處理技術(shù)信息檢索中常常使用到的自然語(yǔ)言處理技術(shù)包括 1 去除禁用詞 2 分詞 如農(nóng)作物 3 取詞根 形如org Europe 4 短語(yǔ)識(shí)別 5 命名實(shí)體識(shí)別 6 指代消解 7 詞義消歧 8 用戶查詢的消歧 二 基于概念的語(yǔ)義智能檢索技術(shù)系統(tǒng)基于對(duì)概念內(nèi)涵的理解以及用戶提交的關(guān)鍵詞所表達(dá)的概念作為搜索依據(jù) 能同時(shí)對(duì)該詞的同義詞 近義詞 廣義詞 狹義詞進(jìn)行檢索 三 基于Agent的智能檢索技術(shù)基于多Agent的智能檢索體系主要包括UserAgent SpiderAgent和CollectorAgent 信息存儲(chǔ)與檢索 7 3 3智能檢索系統(tǒng)與應(yīng)用 一 智能檢索系統(tǒng)的組成和功能智能信息檢索系統(tǒng)由知識(shí)庫(kù) 文本處理和智能接口三部分組成 智能檢索系統(tǒng)一般具有以下功能 1 能理解自然語(yǔ)言 允許用自然語(yǔ)言提出各種詢問(wèn) 2 具有推理能力 能根據(jù)存儲(chǔ)的事實(shí) 演繹出所需要的答案 3 系統(tǒng)擁有一定常識(shí)性知識(shí) 以補(bǔ)充學(xué)科范圍的專業(yè)知識(shí) 信息存儲(chǔ)與檢索 7 3 3智能檢索系統(tǒng)與應(yīng)用 二 幾種典型的智能信息檢索系統(tǒng)SavvySearch系統(tǒng)是一個(gè)應(yīng)用了元搜索技術(shù)的中介搜索系統(tǒng) 它采用基于經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的優(yōu)化選擇搜索引擎方法 具有智能地選擇多個(gè)遠(yuǎn)程搜索引擎以及與其交互的能力 Excite應(yīng)用了檢索詞 智能概念提取 技術(shù) 對(duì)用戶輸入的關(guān)鍵字進(jìn)行擴(kuò)展 一些用戶個(gè)性化信息檢索系統(tǒng) 如WebWatcher ShoPBot Fab等 都是一些基于Agent的智能化的程序 主要通過(guò)學(xué)習(xí)用戶的歷史關(guān)聯(lián)信息 在線引導(dǎo)用戶檢索感興趣的信息 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 2基于語(yǔ)法分析的自然語(yǔ)言檢索 2 第四節(jié)自然語(yǔ)言檢索 7 4 3基于語(yǔ)義分析的自然語(yǔ)言檢索 3 3 7 4 4基于本體的自然語(yǔ)言檢索 4 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 1自然語(yǔ)言理解 一 自然語(yǔ)言理解的原理自然語(yǔ)言理解分為語(yǔ)音理解和書面理解兩個(gè)方面 語(yǔ)音理解是指用口語(yǔ)語(yǔ)音輸入 使計(jì)算機(jī) 聽(tīng)懂 語(yǔ)音信號(hào) 用文字或語(yǔ)音合成輸出應(yīng)答 書面理解是指用文字輸入 使計(jì)算機(jī) 看懂 文字符號(hào) 也用文字輸出應(yīng)答 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 1自然語(yǔ)言理解 二 自然語(yǔ)言理解的層次 1 語(yǔ)音學(xué)層次 對(duì)語(yǔ)言聲音的識(shí)別 理解和合成 2 詞形學(xué)層次 對(duì)各種詞形和詞的可識(shí)別部分的處理 3 詞匯學(xué)層次 重點(diǎn)在于對(duì)詞操作和詞匯系統(tǒng)的控制 4 句法層次 它與語(yǔ)言結(jié)構(gòu)單元的鑒別有關(guān) 5 語(yǔ)義層次 對(duì)自然語(yǔ)言文本意義的識(shí)別 理解和表示 6 語(yǔ)用學(xué)層次 涉及上下文和語(yǔ)言交際環(huán)境以及背景意義和聯(lián)想意義的語(yǔ)義分析 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 1自然語(yǔ)言理解 三 自然語(yǔ)言理解在信息檢索中的應(yīng)用自然語(yǔ)言理解在信息檢索中的應(yīng)用可以體現(xiàn)在一個(gè)或多個(gè)語(yǔ)言處理層次上 既可以僅應(yīng)用于查詢 也可以同時(shí)應(yīng)用于查詢和被檢索的文本 由于語(yǔ)言的各個(gè)層次都包含了一定的含義 能夠傳遞一定的信息 每個(gè)層次上的自然語(yǔ)言理解都能對(duì)提高檢索效率有一定程度的幫助 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 2基于語(yǔ)法分析的自然語(yǔ)言檢索 一 基于詞法分析的自然語(yǔ)言檢索詞法分析方法對(duì)文本 網(wǎng)頁(yè)首先進(jìn)行詞語(yǔ)切分 然后通過(guò)詞頻統(tǒng)計(jì)和詞出現(xiàn)位置的判斷 在文本和網(wǎng)頁(yè)中提取主題詞和概念詞 作為索引 同樣從用戶提問(wèn)中篩選出有檢索意義的一個(gè)或多個(gè)詞單元 各個(gè)單元詞之間構(gòu)建相應(yīng)的邏輯關(guān)系 基于詞法分析的方法主要包括加權(quán)統(tǒng)計(jì)法 N元法 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 2基于語(yǔ)法分析的自然語(yǔ)言檢索 二 自然語(yǔ)言檢索中的句法分析句法分析是對(duì)句子和短語(yǔ)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析 句法分析的方法有很多 有短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法 格語(yǔ)法 擴(kuò)充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)和功能語(yǔ)法等 句法處理 即根據(jù)文字的語(yǔ)法知識(shí) 通過(guò)對(duì)句型結(jié)構(gòu)的分析 自動(dòng)抽取復(fù)雜的標(biāo)識(shí)單元來(lái)代替由統(tǒng)計(jì)方法得到的關(guān)鍵詞進(jìn)行標(biāo)引 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 3基于語(yǔ)義分析的自然語(yǔ)言檢索 一 語(yǔ)義分析理論語(yǔ)義分析理論涉及到語(yǔ)義分析方法的語(yǔ)義關(guān)系類型和語(yǔ)義關(guān)系的形式化表示等內(nèi)容 語(yǔ)義關(guān)系類型是指某種標(biāo)準(zhǔn)歸納句子內(nèi)各部分之間的語(yǔ)義關(guān)系共性 語(yǔ)義關(guān)系的形式化表示是指從各種句子的具體語(yǔ)義中抽象概括出共同的語(yǔ)義關(guān)系適用的符號(hào)表示 現(xiàn)有的語(yǔ)義分析理論主要有 格語(yǔ)法 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò) 概念從屬理論和框架分析法等 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 3基于語(yǔ)義分析的自然語(yǔ)言檢索 二 自然語(yǔ)言檢索中的語(yǔ)義分析在自然語(yǔ)言檢索中 語(yǔ)義分析是在詞法分析和句法分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行的 這三個(gè)分析步驟的組合方式有語(yǔ)義解釋方式 語(yǔ)義分析方式 句法語(yǔ)義混合方式和語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)方式 詞法分析 句法分析 語(yǔ)義分析 詞法分析 句法分析 語(yǔ)義分析 詞法分析 句法分析語(yǔ)義分析 詞法分析句法分析語(yǔ)義分析 a 語(yǔ)義解釋 b 語(yǔ)義分析 c 句法語(yǔ)義混合 d 語(yǔ)義驅(qū)動(dòng) 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 4基于本體的自然語(yǔ)言檢索 一 本體在自然語(yǔ)言檢索中的作用本體在自然語(yǔ)言檢索系統(tǒng)中的作用體現(xiàn)在三個(gè)方面 改善對(duì)信息源的處理 優(yōu)化用戶界面 輔助自然語(yǔ)言處理過(guò)程 信息存儲(chǔ)與檢索 7 4 4基于本體的自然語(yǔ)言檢索 二 基于本體的自然語(yǔ)言檢索實(shí)現(xiàn)方法基于本體的自然語(yǔ)言檢索系統(tǒng)整體上由本體管理模塊 問(wèn)題處理模塊 文本預(yù)處理模塊 信息檢索模塊 庫(kù)文件管理模塊組成 實(shí)現(xiàn)算法概括如下 1 在領(lǐng)域?qū)＜业膸椭?建立相關(guān)領(lǐng)域的本體 2 收集信息源中的數(shù)據(jù) 并參照已建立的本體 把收集來(lái)的數(shù)據(jù)按規(guī)定的格式存儲(chǔ)在元數(shù)據(jù)庫(kù)中 3 按照本體把查詢請(qǐng)求轉(zhuǎn)換成規(guī)定的格式 從元數(shù)據(jù)庫(kù)中匹配出符合條件的數(shù)據(jù)集合 4 檢索的結(jié)果經(jīng)過(guò)定制處理后 返回給用戶 信息存儲(chǔ)與檢索 7 5 2跨語(yǔ)言檢索中的語(yǔ)言資源 2 7 5 3跨語(yǔ)言檢索的關(guān)鍵技術(shù) 3 3 7 5 4提問(wèn)式翻譯的幾種方法 4 第五節(jié)跨語(yǔ)言檢索 信息存儲(chǔ)與檢索 7 5 1跨語(yǔ)言檢索實(shí)現(xiàn)模式 一 提問(wèn)式翻譯方法在信息檢索之前 將提問(wèn)式的語(yǔ)種轉(zhuǎn)化翻譯成所要檢索信息的信息語(yǔ)種 二 文獻(xiàn)翻譯方法不對(duì)提問(wèn)式進(jìn)行翻譯 而是把數(shù)據(jù)庫(kù)中用目標(biāo)語(yǔ)言描述的文獻(xiàn)翻譯成與提問(wèn)描述相一致的源語(yǔ)言形式 三 提問(wèn)式 文獻(xiàn)翻譯方法首先將源語(yǔ)言提問(wèn)式翻譯成目標(biāo)語(yǔ)言提問(wèn)式 然后與目標(biāo)語(yǔ)言描述的信息庫(kù)進(jìn)行匹配 再把檢索結(jié)果的全部或部分翻譯成源語(yǔ)言描述的信息 信息存儲(chǔ)與檢索 7 5 1跨語(yǔ)言檢索實(shí)現(xiàn)模式 四 中間翻譯方法將源語(yǔ)言翻譯成中間語(yǔ)言 可以是一種或多種 然后再將中間語(yǔ)言翻譯成目標(biāo)語(yǔ)言 利用多種中間語(yǔ)言時(shí)需要合并 五 不翻譯方法不需要詞典 詞表和機(jī)器翻譯系統(tǒng) 也不存在翻譯過(guò)程中消除歧義問(wèn)題 具有很高的靈活性和適應(yīng)性 信息存儲(chǔ)與檢索 7 5 1跨語(yǔ)言檢索實(shí)現(xiàn)模式 六 專有名詞音譯法音譯方法根據(jù)處理的方向可以區(qū)分成正向音譯與反向音譯 七 基于本體的轉(zhuǎn)換方法基于本體的模型主要分為三個(gè)部分 基于字典的翻譯模塊 基于本體的語(yǔ)義模塊以及單一語(yǔ)種的信息檢索模塊 信息存儲(chǔ)與檢索 7 5 2跨語(yǔ)言檢索中的語(yǔ)言資源 一 機(jī)器詞典與相比 具有高度的形式化 信息的確定性 規(guī)則描述的一致性等 以利于計(jì)算機(jī)快速檢索與處理 二 語(yǔ)料庫(kù)將同一主題的信息用多種語(yǔ)言進(jìn)行描述 并由人工或機(jī)器建立不同語(yǔ)言間的聯(lián)系 在跨語(yǔ)言檢索的翻譯中可以參考這些聯(lián)系信息進(jìn)行提問(wèn)或文檔的翻譯 三 混合工具將上述兩種方法進(jìn)行整合的一種提問(wèn)翻譯方法 信息存儲(chǔ)與檢索 7 5 3跨語(yǔ)言檢索的關(guān)鍵技術(shù) 一 計(jì)算機(jī)信息檢索技術(shù)在檢索的過(guò)程中加入語(yǔ)言處理技術(shù) 使一種語(yǔ)言能夠與其他語(yǔ)言相對(duì)應(yīng) 二 機(jī)器翻譯技術(shù)將一種語(yǔ)言的文本自動(dòng)翻譯成另一語(yǔ)言文本的計(jì)算機(jī)程序 三 歧義消解技術(shù)主要放在詞匯和短語(yǔ)等較低語(yǔ)言層次的歧義消解上 所依賴的工具主要是一些機(jī)讀化的語(yǔ)言資源 信息存儲(chǔ)與檢索 7 5 4提問(wèn)式翻譯的幾種方法 一 提問(wèn)式構(gòu)造法實(shí)質(zhì)是利用同源詞 復(fù)合詞或n元匹配分析提問(wèn)式中各個(gè)詞的權(quán)重 二 提問(wèn)詞再賦權(quán)方法可基于反饋技術(shù)對(duì)提問(wèn)詞進(jìn)行再賦權(quán) 三 查詢擴(kuò)展技術(shù)輸入查詢請(qǐng)求后 自動(dòng)地根據(jù)用戶查詢的語(yǔ)義 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