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文檔簡介

1、信息檢索的模型方法信息檢索的模型方法12 一篇文檔document 簡稱 d 包含好詞term 簡稱 t文檔d與詞匯t3文檔和詞匯的對應(yīng)關(guān)系 一篇文檔d包含多個詞匯t 一個詞匯t出現(xiàn)在多個文檔d里。4567 四個文檔向量vector：向量。 d1（2,2,0,3,0,0,0） d2（0,4,6,8,0,0,0） d3（0,0,0,1,2,3,0） d4（0,0,0,0,0,0,2）8在文檔d中，詞匯t的分量 d1（2,2,0,3,0,0,0） ？一個詞對一篇文檔來說，它的重要程度如何評判？9詞t在文檔d的重要性 類比： 一籃子水果。 詞t：水果 文檔d：籃子 詞對文檔的重要性 某類水果對籃子的

2、 重要性10 5個草莓 1個草莓單價：1元 草莓 對 這個籃子 的重要性為： 5x1=5 只考慮個數(shù)合適嗎？草莓的價值怎么評判？11 詞t在d中出現(xiàn)的次數(shù)：水果的個數(shù) 詞的單價：水果的單價 詞頻：term frequency tf 詞的單價怎么計算？ 物以稀為貴 詞越稀有，詞價格越高。 詞蘊(yùn)含的信息量越大。詞t對文檔d的重要性？12 給定信息x，如果它能命中1/2的文檔 就說x 的信息量為 1信息量13詞的單價如何計算？14 w=詞頻x詞的單價 =詞頻x詞的信息量 =詞頻x詞的權(quán)重就可以計算了15原始最終16 q：(1,2,0) d1 (1,1,0) d2 (3,1,0) d3 (0,3,1) 舉例-如何計算：q和d的相似度sim()17sim(d,q)=cos=1.權(quán)重w=18 2. 計算q與各個d的夾角的余弦值。 3.按余弦值由大到小排序。這個模型叫：vsm 向量空間模型 salton發(fā)明的 vector space model lucene 一個實(shí)現(xiàn)了vsm的開源軟

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