文本信息检索技术的研究目标是从大量文本信息集合中识别和获取所需要的文本信息。在互联网普及的当今社会,文本信息检索技术已经成为人们有效利用信息资源,快捷、全面地吸收和获取文本信息的一条重要途径。这种技术越来越被人们所迫切需要,对人们的学习和科学研究有着重大意义。本学位论文研究在文本集中高效、高质量地检索定位语义上与查询文本相似的段落的文本检索策略和算法。本文采用的文本表示基础模型是向量空间模型(SVM),语义表现手段基础是潜在语义索引(LSI)模型,搜索算法的基础是遗传算法(GA)。本文的主要工作如下:(1)分析潜在语义空间的构造方法。利用奇异值分解方法处理词项-文本矩阵,并根据奇异值分布特征对该矩阵进行最小平方误差意义下的最佳近似,由此构造出潜在语义空间的投影矩阵。任意文本向量通过该投影矩阵可表示在潜在语义空间中,一方面可以有效消除词项之间的相关性,另一方面可以抑制噪声的干扰。(2)提出查询文本与大容量文本之间非相关性的有效判定方法。查询文本向量表示为潜在语义空间分量和零语义空间分量,而当其潜在语义空间分量小于给定阈值时,即可判定该查询文本与大容量文本中的所有段落都不相似,在检索策略中可以放弃进一步的细节匹配。(3)设计利用遗传算法的段落检索算法。当查询文本的潜在语义空间分量足够大时,把该空间中的所有段落(子文档)作为匹配对象,与查询文本的潜在语义空间分量进行余弦相似度匹配。由于采用遗传算法,高效地定位近似最优的段落;同时,由于检索是在潜在语义空间进行的,因此定位的段落在语义上与查询文本相似。实验结果表明,本文提出的基于潜在语义的文本检索策略和基于遗传算法的文本检索方法与传统算法相比,在检索的准确率、召回率以及F-指标等方面都有较大的提高,而且所提出算法在检索效率方面也优越于传统的文本信息检索方法。因此本文提出的基于潜在语义的文本检索策略和基于遗传算法的文本检索方法可用于大容量文本信息检索中。