汉语自然语言检索中的词法分析处理

本文对自然语言检索中的词法分析处理进行了探讨。首先讨论了基于词法分析的自然语言检索处理的类型，如加权统计法、N元法、统计学习方法，然后讨论了词法分析的方法和过程，重点对语词切分、词性标注的方法，并分析了相关的过程，特别是对基于概率统计的方法进行了介绍。最后对词法分析中存在的问题进行了探讨。     

论自然语言检索

With its advantages in information retrieval, such as simple in indexing and convenient in information re-trieval, natural language is now widely used in idonnafion retrieval and network retrieval. However, due to some charac-teristics of the natural language itself, its retrieval result is usually tmsafisfactory. This paper sumamrizes several main fac-tots that restrict natural language retrieval and introduces a concept space method to improve its retrieval efficiency.     

自然语言检索的实现及其关键问题

在网络环境下，非专业人员的网络信息检索活动的比重大幅度提高，而这些用户大多没有经过检索培训，没有使用检索词构造提问式、制定检索策略的经验，这样，自然语言检索技术的研究与应用日益受到信息检索界的高度重视。自然语言检索包括自然语言标引和自然语言提问处理两方面的内容，自然语言检索的关键问题基本是围绕这两个方面的，这些问题包括面向自然语言检索的标引技术、自然语言提问分析与处理、自然语言检索的匹配过程及概念控制等问题。本文介绍了自然语言检索的研究情况，讨论了自然语言检索的相关问题。     

自然语言在信息检索中的应用

分析了自然语言的现状和存在问题,并从智能检索技术、用户对自然语言的使用、自然语言的优化等方面,探讨了自然语言在信息检索中的应用.     

检索语言在网络检索中的应用

在网络检索中，检索语言因其各自不同的特点有着不同的用途：分类法仍是进行信息组织的重要方法：主题法是广泛利用关键词组织网络信息；分类主题一体化则直接用于超文本系统，并为用户提供经济有效的多种检索途径；自然语言的文本检索以其综合优势和方便性将在未来的检索中成为主流；受控语言——自然语言一体化是最适合于网络检索的检索语言。     

相关反馈技术在知识检索中的应用

本文从相关反馈技术的基本原理出发，综合应用信息管理与机器学习，探讨了相关反馈技术在知识检索中的应用模式、相关反馈检索算法和相关反馈学习算法，最后提出了对该领域研究的建议。     

齐普夫定律的汉语适用性研究及其在自动标引中的应用

在现有的关键词法环境下，结合网络信息检索的特点，对齐普夫定律做了最新的验证，并通过大量数据和图表解释了其合理性，分析了已有研究的不足之处和其结果的历史必然性，最后重点对齐普夫定律在自动标引方面的应用做了详细说明。     

BIR模型在提高用户检索相关性中的应用

阐述了信息检索中用户相关性问题,分析了BIR检索模型的原理,并举出实例说明BIR模型在判断用户相关程度方面的应用。     

模糊集方法在检索评价混合测度中的应用

从传统的评价信息检索系统的查全率和查准率出发,考虑相关性是一个模糊概念,对信息检索评价中的混合测度进行研究     

概率在信息检索中的应用

信息检索一直是人们获取信息的主要方式。互联网时代的搜索引擎在现代社会中的作用越来越明显。搜索引擎的算法包含了很多方面的知识,其中概率论起到了关键的作用。本文列举了两个常见的例子。概率同样在其他领域,比如自然语言处理等,也有非常广泛的应用。     

自然语言处理技术在中文全文检索中的应用

自然语言处理技术是中文全文检索的基础.首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向.     

布尔逻辑检索和自然语言检索对比研究

采用4种检索方式（无过滤布尔逻辑、过滤布尔逻辑、无过滤自然语言和过滤自然语言）对7个常见数据库ASP、GS、JSTOR、LexisNexis、ProQuest Central、PubMed、Scopus和Web of Science检索测试,最后分析了在目前技术环境下,布尔逻辑和自然语言检索相比,哪种方式更加有效。     

自然语言在Pubmed检索系统中的应用

自然语言检索是情报检索的发展趋势。Pubmed检索系统通过自然语言自动转换及截词检索、词组的自动识别及特定符号的使用、限定检索范围、Preview/Index等功能，有效地克服了自然语言检索的局限，提高了检索效率。     

面向网络信息资源的自然语言检索

本文对自然语言检索的有关问题进行了研究，并分析了自然语言检索的过程，探讨了自然语言检索中的关键问题和难点。     

信息检索模型及其在跨语言信息检索中的应用进展

信息检索发展中的一个重要理论问题是如何对查询与文档进行匹配,由此形成了不同的信息检索模型。跨语言信息检索是信息检索研究的一个分支,也是近年来的热点问题。本文主要对信息检索模型的研究进展,及其在跨语言信息检索中的应用进展进行分析与综述。     

网络环境下人工语言与自然语言的融合研究

本文首先指出在网络环境下对人工语言与自然语言融合的研究是情报检索语言研究的主要内容 ,通过人工语言与自然语言在情报检索中的发展与运用的分析比较 ,明确了两者在情报信息的标引与检索中各有利弊 ,指出网络环境下人工语言与自然语言融合———优势互补的可行性、必然性与必要性。最后论述了如何实现网络环境下自然语言与人工语言融合。