第1页共24页涵盖率(Recall)精确度(Precision)字符串词合成词概念编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共24页二索引的建立1、目的、标准在大量的文档集中（通常情况下大约为100，000个文档以上），为了提高检索性能和速度,需要找到文档中比较重要的内容并为这些内容创建内部表示，这些表示形式被称为索引。为了找到这些内容，必须进行语义分析来确定哪些是某一文档中的概念。对于IR来讲，这种分析是非常复杂的也是很难进行的。目前存在的技术，大多限制在某一特别领域。建立索引的目标是找出主要内容，创建内部表示。表示法的选择应考虑下面三个准则：-精确表示语义-涵盖所有内容-易于计算机处理实际上，人们更加倾向于研究概念的表示形式。概念表示形式可以是字、词、词组等，概念表示形式与精确度关系如图2-1所示。选用词作为概念的表示形式的想法是很自然的。事实上，词是最容易识别的语言单位，并且，它们也能充分地表达语义。在现有的系统中，它是最常用的方法。但是，单词经常不能给出专一的描述。例如，“专家系统”，被表示为“专家”和“系统”，失去了一定的精确性。因此，研究者们提出了新的方法，建议将单词组织起来形成合成词，文献可以由词和短语联合来描述。研究表明使用中文分词，按词索引结合二元组（bi-gram）索引是检索效率和效果较优的索引综合考虑方式，通常通过自动分词来选择索引词。在文档索引过程中，先通过中文自动分词程序的处理，把文档正文分割成为独立的分词单位，然后在这些分词单位基础上选择索引词。分词单位是指具有确定语义或语法功能的基本单位，通常被直接选作索引词[7]。图2-1概念表示形式与精确度关系文档集合通常由文档逻辑视图来表示，可以是一组索引词或关键词。既可以自动提取，也可以是由人主观指定。索引词的选取过程见图2-2、2-3所示。首先，对文本信息进行预处理，预处理技术主要包括结构提取、分词（中文）、词干提取等，然后选择特征表示形式和进行特征提取，以一定特征项（如词或词组）来代表文档，在检索时只需对这些特征项进行处理。第2页共24页第1页共24页词或词组停用词中文切词中文文档自动或手工索引结构识别索引词集合结构编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共24页图2-2索引词选取框图（英文文档）图2-3索引词选取框图（中文文档）语言学界、人工智能领域和情报检索界的学者在汉语自动分词与索引的研究与实践上进行了大量的研究，找到了许多解决汉语分词的方法。80年代以来见诸报端的自动分词方法归纳起来有:最大匹配法、逆向最大匹配法，逐词遍历法、设立切分标志法、最佳匹配法、有穷多层次列举法、二次扫描法、高频优先分词法、基于期望的分词法、联想———回溯法、双向扫描法、邻接约束法、扩弃转移网络分词法、语境相关法、全自动词典切词法、基于规则的分词法、多遍扫描联想法、部件词典法、链接表法、最少分词词频选择法、专家系统分词法、基于神经网络的分词方法等22种[3]。由于汉语结构上的复杂性、切分的模糊性以及语法分析问题等诸多因素的影响，汉语自动分词未能取得重大的实质性突破。这一问题的搁浅直接影响了汉语文献的自动索引及汉语的句法分析与语义分析研究，成为中文自动索引研究发展的瓶颈。如何高效低成本地实现信息索引是信息检索领域重要的研究课题。索引从原理上分抽词索引和赋词索引，各种方法和技术以自然语言的规律为基础，构建在相应的数学模型上。在这一章中，我们将介绍以单词和合成词为表示形式的自动索引方法。首先，介绍自动索第3页共24页第2页共24页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第3页共24页引的基本原理，然后，介绍基于词汇分布特征的索引方法：统计标引法、n-gram标引法和概率标引、基于语言规则与内容的索引：句法分析标引法、语义分析标引法和基于概念的标引法、人工智能索引法：知识产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法和汉语自动索引。其中，重点介绍基于词汇分布特征的索引方法，其它方法只是简单讲解，同学们课后可以查阅相关的资料，对每个方法进行总结，形成介绍性...
