相关反馈技术是信息检索技术研究的热点。目前常用的相关反馈技术依然是基于关键词匹配的方式,在检索的过程中一是没有包含语义信息,二是仅从系统的角度进行信息反馈,没有包含用户的反馈信息,查全率和查准率都不高,而且不能满足用户的需求。 本文建立了一个基于概念图的相关反馈模型。以知网(2002版)为语义知识库,用概念图作为语义知识表示方式,从用户的角度进行信息反馈,在搜索引擎的基础上实现信息的重复检索技术即相关反馈技术,并把它作为一个独立的模块,方便别的检索模型调用。 本文的主要研究工作有:概念图中概念、关系的抽取,概念图结点的构造及其和知网的接口;概念图中相似度计算;信息的浅层语义分析;本系统的实现以及语料测试。 本文研究了概念图中概念和关系的抽取算法,讨论了概念图和汉语之间的映射规则,分析和研究了汉语和概念图间语态和时态的表示算法,构造概念图结点,加入知网中的汉语语义信息,构建概念图库。 本文在概念图和知网的基础上分析和研究了计算概念图中概念之间和关系之间以及概念图之间的语义相似度算法。 本文在搜索引擎的基础上对查询式和初次检索后反馈给系统的信息进行简单的分词和句法分析,做了浅层的语义分析,研究了有效的查询式修改算法,采用用户态下相关性度量标准,建立用户模板,确定用户的信息,有效地实现了基于概念图的相关反馈系统。 经过两部分试验语料的检测,取得令人满意的结果,在查全率和查准率上有一定改进。本文的工作对今后的研究奠定了理论和实践的基础。