| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 本文工作 | 第9-10页 |
| 1.3 论文组织 | 第10-11页 |
| 第二章 查询扩展技术 | 第11-14页 |
| 2.1 查询扩展的全局方法 | 第11页 |
| 2.2 查询扩展的局部方法 | 第11-13页 |
| 2.2.1 基于相关反馈的局部分析方法 | 第12页 |
| 2.2.2 基于局部反馈的局部分析方法 | 第12页 |
| 2.2.3 局部上下文分析方法 | 第12-13页 |
| 2.3 相关反馈和伪相关反馈 | 第13-14页 |
| 第三章 信息检索过程 | 第14-29页 |
| 3.1 检索过程 | 第14-16页 |
| 3.2 查询评估工具Lemur | 第16页 |
| 3.3 文档预处理 | 第16-22页 |
| 3.3.1 解析文档生成索引 | 第17-21页 |
| 3.3.2 解析query | 第21-22页 |
| 3.4 查询扩展过程 | 第22-27页 |
| 3.4.1 初次检索 | 第22-25页 |
| 3.4.2 查询扩展模型检索 | 第25-27页 |
| 3.5 结果评价 | 第27-29页 |
| 第四章 相关语言模型和理论 | 第29-37页 |
| 4.1 查询似然模型 | 第30-31页 |
| 4.2 相关性语言模型 | 第31-33页 |
| 4.3 Aspect查询语言模型 | 第33-35页 |
| 4.4 基于语言模型的排序方法 | 第35-37页 |
| 第五章 基于查询词依赖性的查询扩展语言模型 | 第37-45页 |
| 5.1 隐马尔科夫模型 | 第37-38页 |
| 5.2 Aspect Hidden Markov Model | 第38-40页 |
| 5.3 AHMM模型参数学习 | 第40-43页 |
| 5.3.1 数据预处理 | 第40-42页 |
| 5.3.2 模型优化 | 第42-43页 |
| 5.4 模型集成 | 第43-45页 |
| 第六章 实验设计和结果 | 第45-53页 |
| 6.1 查询处理和测试集选择 | 第45-46页 |
| 6.2 实验设计和结果 | 第46-53页 |
| 6.2.1 伪相关反馈实验结果分析 | 第47-49页 |
| 6.2.2 相关反馈实验结果分析 | 第49-50页 |
| 6.2.3 滑动窗口大小的影响 | 第50-51页 |
| 6.2.4 获取最佳检索性能 | 第51-53页 |
| 第七章 总结和展望 | 第53-55页 |
| 7.1 总结 | 第53-54页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |