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基于语言模型的段落检索系统

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10页
    1.3 论文的主要贡献第10-12页
    1.4 论文的组织结构第12-15页
第二章 信息检索第15-23页
    2.1 引言第15页
    2.2 相关概念第15-16页
        2.2.1 结构化、半结构化和非结构化数据第15页
        2.2.2 信息需求和查询第15-16页
        2.2.3 相关性和相关度第16页
    2.3 检索模型第16-20页
        2.3.1 经典布尔模型第16-17页
        2.3.2 向量空间模型第17-19页
        2.3.3 概率模型第19-20页
    2.4 信息检索的评价第20-23页
        2.4.1 TREC会议第20页
        2.4.2 正确率和召回率第20-21页
        2.4.3 MAP第21页
        2.4.4 Precision@K第21-23页
第三章 语言模型第23-35页
    3.1 基本理论第23-25页
        3.1.1 概率有穷自动机和语言模型第23-24页
        3.1.2 n-gram语言模型第24-25页
    3.2 查询似然模型第25-27页
        3.2.1 查询似然建模第25-26页
        3.2.2 模型的参数估计第26-27页
    3.3 语言模型的扩展第27-28页
        3.3.1 KL距离模型第27页
        3.3.2 翻译模型第27-28页
    3.4 实验评测第28-35页
        3.4.1 测试语料集第28页
        3.4.2 Lemur项目和Galago工具第28-29页
        3.4.3 实验设计第29-30页
        3.4.4 结果分析第30-35页
第四章 基于语言模型的段落检索系统第35-45页
    4.1 引言第35-36页
    4.2 段落检索和段落划分第36-38页
        4.2.1 段落检索第36-37页
        4.2.2 段落划分第37-38页
    4.3 PLM模型第38-39页
    4.4 实验评测第39-45页
        4.4.1 实验设计第39-40页
        4.4.2 结果分析第40-45页
第五章 引入启发式查询扩展的PLM模型第45-59页
    5.1 引言第45-46页
    5.2 查询扩展和扩展词选取策略第46-49页
        5.2.1 查询扩展第46-47页
        5.2.2 扩展词选取策略第47-49页
    5.3 启发式查询扩展第49-51页
        5.3.1 启发式扩展词选取策略第49-50页
        5.3.2 启发式评分函数第50-51页
    5.4 引入启发式查询扩展的PLM模型第51-53页
        5.4.1 PLM模型的权重第51-52页
        5.4.2 PLM模型的启发式查询扩展第52-53页
    5.5 实验评测第53-59页
        5.5.1 实验设计第53-54页
        5.5.2 结果分析第54-59页
第六章 引入聚类平滑的PLM模型第59-73页
    6.1 引言第59-60页
    6.2 经典的平滑方法第60-63页
        6.2.1 Jelinek-Mercer平滑方法第61页
        6.2.2 Dirichlet平滑方法第61页
        6.2.3 Absolute discounting平滑方法第61-62页
        6.2.4 经典平滑方法的性能分析第62-63页
    6.3 聚类平滑方法第63-68页
        6.3.1 Dirichlet平滑方法与聚类平滑方法第63-66页
        6.3.2 文档聚类第66-68页
        6.3.3 为PLM模型引入聚类平滑方法第68页
    6.4 实验评测第68-73页
        6.4.1 对实验平台Galago的扩展第68-69页
        6.4.2 实验设计第69页
        6.4.3 结果分析第69-73页
结论与展望第73-75页
参考文献第75-79页
攻读学位期间取得的研究成果第79-81页
致谢第81页

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