【摘 要】
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主题漂移和词不匹配是自然语言处理中一个难题,文本挖掘与信息检索的结合有助于解决该问题.鉴于此,本文提出一种基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展算法
【机 构】
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广西跨境电商智能信息处理重点实验室培育基地（广西财经学院）,广西财经学院信息与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61762006,No.61662003,No.61262028).
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主题漂移和词不匹配是自然语言处理中一个难题,文本挖掘与信息检索的结合有助于解决该问题.鉴于此,本文提出一种基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展算法.该算法采用新的完全加权正负项集支持度和关联度计算方法以及模式评价框架,对初检用户相关反馈文档集挖掘与原查询词相关的正负关联模式,从模式中提取扩展词实现跨语言查询译后扩展.与现有基于伪相关反馈、加权关联模式挖掘的跨语言扩展算法比较,本文算法能有效地减少查询主题漂移和词不匹配问题,提高跨语言信息检索性能;本文模式挖掘方法可用于推荐系统,提高其准确
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