【摘 要】
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本文针对中文文献(文本)进行信息检索、信息分类和信息抽取中存在的问题,对中文文献的主题词标引、文献集主题词标引、中文文献的自动分类等方面进行了较深入的研究。利用数
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本文针对中文文献(文本)进行信息检索、信息分类和信息抽取中存在的问题,对中文文献的主题词标引、文献集主题词标引、中文文献的自动分类等方面进行了较深入的研究。利用数据挖掘技术、统计学理论和作者发现的中文文献领域知识进行了文献主题词标引;利用遗传算法理论和技术,根据领域背景提出了启发式变异策略,进行中文文献集的主题标引,提高了算法的效率和效果,并结合实例分析了遗传算法的全局动力学形态;扩展了格机理论及应用,并将其用于中文文献的分类,取得了满意的结论;较深入研究了支持多Agent 通信的BDI 逻辑,并将上面获得检索、分类和抽取的知识置于Agent 系统中,最后给出一个Web 信息挖掘中Agent 框架。
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