基于神经网络的Listwise排序学习方法的研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

林原  林鸿飞 《情报学报》2012,31(1)

近年来排序学习方法以其优异的性能成为信息检索领域研究的一个热点.排序学习方法应用机器学习方法训练排序模型用于文档相关性排序,取得了良好的实验结果.在多种排序学习模型中又以Listwise方法的效果最为显著,特别是基于神经网络的排序学习算法以其良好的理论基础,灵活的损失函数构造形式,成为排序学习研究的重要手段.本文对基于神经网络的Listwise排序学习方法及其改进方法进行综述,并介绍该方面研究的最新进展.  相似文献   

基于文献的知识发现:一个面向H1N1的研究     

周峰  林鸿飞  王健  杨志豪 《情报学报》2011,10(10)

目前,生物医学文献的数量正以爆炸性的速度增长,这些文献中隐含着大量有用的信息,挖掘这些文献可以形成医学假设.然而,传统的基于简单共现的方法会产生大量的目标词,从而导致准确率下降.本文提出一种新的选取连接词的方法,使用统计特征和文本特征来代替每一个连接词并表示为向量形式,然后把这些词分类为相关和不相关.使用相关的连接词发现目标词,可以提高知识发现的准确率.本文通过Swanson的两组经典实验--雷诺氏病和鱼油、偏头痛和镁,使用有效连接词的比例变化作为依据验证了方法的有效性.最后,本文以H1N1为初始词,进行开放式和闭合式知识发现研究,得到了较好的效果.  相似文献   

语言模型在信息检索中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

苏绥  林原  林鸿飞 《情报学报》2011,30(7)

基于语言模型的检索方法为信息检索领域开辟了一个很有前景同时也具有相当挑战性的方向。与传统检索模型相比,语言模型不仅具有良好的理论基础,而且非常灵活,经过简单的变换很容易推演出其他经典的检索模型。此外,大量的实验结果表明,该方法的检索效果优于其他检索模型,因而一经提出便受到了广大研究人员的青睐。然而当前语言模型方法的研究主要集中在单语检索任务中,很少有研究关注语言模型方法在跨语言检索中的应用,针对这个问题,本文在系统介绍基于语言模型检索方法的基础上,将语言模型方法扩展到跨语言检索任务中,介绍了两个跨语言检索模型:统计翻译模型和跨语言相关语言模型。  相似文献   

搜索引擎发展阶段研究及热点发现   总被引：4，自引：0，他引：4  

唐琴  许侃  林鸿飞 《情报学报》2008,27(5)

随着信息检索、数据挖掘、自然语言处理和机器学习等多领域的理论和技术的发展,搜索引擎技术得到了迅猛的发展和广泛的应用。本文旨在对搜索引擎的发展阶段进行分析,给出搜索引擎技术的发展概貌。基本思想是,一方面利用文本的有序聚类方法对搜索引擎的发展过程进行有序划分,并在此基础上对各个发展阶段的主要特点进行分析;另一方面通过基于词频的统计分析,深入挖掘搜索引擎技术和信息检索技术方面的研究热点,并对其进行分析和总结。  相似文献