| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图表目录 | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·文本检索系统简介 | 第9-10页 |
| ·设计文本检索系统的目的 | 第9页 |
| ·文本检索系统的特性 | 第9-10页 |
| ·设计该系统的意义 | 第10页 |
| ·国内外的研究现状及发展动态 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状及动态 | 第10页 |
| ·国外研究现状及动态 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第12-21页 |
| ·传统的检索模型 | 第12-15页 |
| ·布尔模型(Boolean Model) | 第12页 |
| ·模糊逻辑模型(Fuzzy Logic Model) | 第12页 |
| ·向量模型(Vector-Based Model) | 第12-14页 |
| ·概率模式(Probability Model) | 第14-15页 |
| ·自动查询扩展 | 第15-16页 |
| ·查询扩展的全局分析方法 | 第15-16页 |
| ·查询扩展的局部分析方法 | 第16页 |
| ·局部上下文分析 | 第16页 |
| ·信息检索系统的评价(Performance Evaluation) | 第16-18页 |
| ·评价信息检索系统的困难 | 第16-17页 |
| ·查全率和查准率 | 第17-18页 |
| ·基于语言模型的信息检索 | 第18-21页 |
| ·统计语言模型 | 第18-19页 |
| ·语言模型中的平滑技术 | 第19页 |
| ·基于语言模型的 IR 模型的概念 | 第19-21页 |
| 第三章 限定领域的文本检索系统模型 | 第21-25页 |
| ·主要功能模块 | 第21-24页 |
| ·数据预处理模块 | 第21页 |
| ·索引生成模块 | 第21-23页 |
| ·查询处理和检索模块 | 第23-24页 |
| ·系统工作流程 | 第24-25页 |
| 第四章 限定领域的文本检索系统的实现 | 第25-43页 |
| ·实验环境 | 第25-26页 |
| ·基于统计模型的文本检索 | 第26-33页 |
| ·汉语分词技术 | 第26页 |
| ·分词的形式模型 | 第26-27页 |
| ·分词中歧义问题的描述 | 第27-28页 |
| ·分词算法的分类 | 第28-29页 |
| ·统计模型思想的文本检索 | 第29-30页 |
| ·本系统文本的分类 | 第30页 |
| ·数据采集和关键词提取 | 第30-31页 |
| ·本系统文本分类的说明 | 第31-32页 |
| ·文本检索 | 第32-33页 |
| ·基于用户行为挖掘的查询扩展 | 第33-37页 |
| ·基本思想 | 第34页 |
| ·模型实现 | 第34页 |
| ·会话识别 | 第34-35页 |
| ·挖掘关联规则 | 第35-36页 |
| ·选择扩展用词 | 第36-37页 |
| ·依存语言模型的信息检索 | 第37-41页 |
| ·依存语法 | 第37-38页 |
| ·依存语言模型的 IR 的应用 | 第38页 |
| ·依存语言模型的建立 | 第38-40页 |
| ·带标记预料库的建立 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| 第五章 结论与未来研究方向 | 第43-46页 |
| ·全文总结 | 第43-44页 |
| ·对进一步研究的展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-48页 |
