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    2021-02-12 06:32:59
    信息检索系统
  • 针对当前一般档案信息数据库检索系统存在检索覆盖率低、检索延迟时间长的问题,设计一种基于MapReduce的档案信息数据库快速检索系统。研究设计分为四部分:搭建系统框架、选择系统硬件、设计MapReduce运算程序、系统...
  • 基于内容的视频信息检索系统

    千次阅读 2014-12-23 15:27:56
    基于内容的视频信息检索系统 汪志强 (江西财经大学信息管理学院 09信息管理与信息系统2班) 摘 要: 本文从基于内容的视频信息检索技术的发展历史出发,对基于内容的视频检索系统的技术要点及主要的功能模块...

    基于内容的视频信息检索系统

    汪志强

    (江西财经大学信息管理学院 09信息管理与信息系统2班)

    摘 要: 本文从基于内容的视频信息检索技术的发展历史出发,对基于内容的视频检索系统的技术要点及主要的功能模块进行了讨论和分析,并说明了当今技术存在的缺陷,最后提出了以后可能的商业应用的发展方向。

    关键词: 基于内容的视频信息检索; 镜头边缘检测; 关键帧提取; 特征描述

    1 引言

    1.1 背景

    伴随着信息时代的到来,计算机技术和网络技术的发展,海量的信息在全球被采集、传输、流通和应用。特别是数码照相机、数码摄像机等数字化产品的出现,让图像和视频进一步成为人们喜闻乐见的信息交流方式。据统计,人类获取的信息80%是通过视觉获取的, 而其中视频信息直观、生动,是人类生活中最有效的交流方式,而这对我们管理视觉信息的方法提出了更高的要求。例如,在公安部门查看犯罪现场的录像时,办案人员查找某些镜头来确认犯罪人员的出现和离开时间,在没有行之有效的视频信息检索方法的情况下,就需要有经验的办案人员到录像库逐一搜寻视频的拷贝,然后花上数小时人工来回浏览录像,查找和选定要用的特定镜头,工作效率很低。所以对于高效的视频检索系统,必须具备视频自动检索功能。

    视觉信息有其自身的特点那就是数据量大,抽象程度低,所以视觉信息膨胀带来的问题也非常严重,也正是由于这种情况,很多视频信息因无有效的检索技术导致信息无法及时处理而浪费,特别是在竞争激烈的当今,如何有效的描述视觉信息、如何实现基于内容的信息检索成为各部门的研究热点。

    1.2 技术概要

    在基于内容的信息检索中,基于内容的视频信息检索必将成为科研人员必须解决的问题之一。文献[1]介绍了基于内容的视频信息检索实现的基本方法,通过对非结构化的视频数据进行结构化分析和处理,采用视频分割技术,将连续的视频流划分为具有特定语义的视频片段———镜头,作为检索的基本单元,在此基础上进行代表帧的提取和动态特征的提取,形成描述镜头的特征索引:依据镜头组织和特征索引,采用视频聚类等方法研究镜头之间的关系,把内容相近的镜头组合起来,逐步缩小检索范围,直至查询到所需的视频数据,按照用户要求返回给用户。其中镜头检测技术、镜头聚类技术、视频数据库组织和索引技术、基于运动特征的视频检索技术、面向查询的特征提取和匹配技术及显示和交互技术是视频检索中的关键技术,如何处理好这些问题,直接关系到视频检索系统的性能,这也是当今的研究热点问题。

    1.3 商业运用

    在当今的时代,视频检索系统在商业上渐渐得到青睐,正如新闻报道“视频搜索精准竞速 技术元年开启[2]”所阐述的那样,当今越来越需要准确的检索视频,我们将迎来一个新的技术元年。视频信息检索技术将在各个行业上得到运用,不管是安防还是破案又或者是广告的投放,这都将会是一个新的市场,随着视频信息检索技术的成长,“海量视频检索离安防监控还有多远?[3]”将不再遥远,正确的应用该技术,将为我们的安防提供更可靠的支持。新的广告投放方式“有趣的视链技术[4]”将变成主流,而与之对应的的新的营销方式“视链广告打开视频营销新空间 [5]”将改变大家以往的思维模式。可以这么说,当今的视频行业的发展,催出视频信息检索技术的发展,同时也将影响着该技术在商业上的运用,其产生的价值和展现出的市场前景,将值得期待。

    2 基于内容的视频信息检索系统

    下图是基于内容的视频检索系统的工作框架图[6]

     

    图1  基于内容的视频检索系统工作框图

    我们可以看出,用户使用可视化的界面操作,可选择三种不同的方式进行检索,如范例查询、文字查询、视觉浏览等。用户通过一个关键字或者关键内容的键入,系统根据此查找多维索引,通过在线的数据库的匹配,自动提取特征,这种特征可以使纹理、图像颜色、物体形状等等。然后通过在线的相似度匹配可以得到用户需要的信息。离线时,可以通过标引员进行手工的标引。其主要特点如下:

    ( 1) 基于内容的检索直接对视频数据库中的图像、视频、音频内容进行分析,抽取特征和语义。对视频信息的描述更加具体、客观和全面。利用这些内容特征建立索引进行检索准确率会大大提高。

    ( 2) 基于内容的视频信息检索为我们提供了更多的视频内在信息, 比如视频段的运动活动性、摄像机运动方式或者是关键帧的主颜色、纹理特征等重要信息, 并且这些信息都可以作为视频信息的特征值进行匹配查询。

    ( 3) 基于内容的视频信息检索为我们提供了多样灵活的检索方式。我们既可以上载一段关于日出的视频或是仅仅上载一幅有关日出的图像,来查找视频数据库中与日出相关的视频信息,也可以通过一幅手工画出的日出草图对视频数据库中的视频信息进行查询,这些查询方式在传统的检索系统中是无法想象的。

    3 基于内容的视频检索系统的实现方式

    3.1视频信息的特征

    一、关键帧

    关键帧是计算机动画术语,帧——就是动画中最小单位的单幅影像画面,相当于电影胶片上的每一格镜头。在动画软件的时间轴上帧表现为一格或一个标记。关键帧——相当于二维动画中的原画,指角色或者物体运动或变化中的关键动作所处的那一帧[7]。关键帧与关键帧之间的动画可以由软件来创建,叫做过渡帧或者中间帧在一组连续运动的镜头中,通过分析每个镜头的光流量,找到的变化最小的那个镜头。这便是关键帧。在视频信息中,人们常用关键帧来标识场景、故事等高层语义单元。

    二、镜头

    影视中所指的镜头,并非物理含义或者光学意义上的镜头,而是指承载影像、能够构成画面的镜头。镜头是比帧更高级的视频基本单元,镜头是组成整部影片的基本单位。若干个镜头构成一个段落或场面,若干个段落或场面构成一部影片。因此,镜头也是构成视觉语言的基本单位。它是叙事和表意的基础。在影视作品的前期拍摄中,镜头是指摄像机从启动到静止这期间不间断摄取的一段画面的总和;在后期编辑时,镜头是两个剪辑点间的一组画面;在完成片中,一个镜头是指从前一个光学转换到后一个光学转换之间的完整片段[8]

    三、切换

    它是镜头间最常见的过渡方式, 表现为在相邻两帧间发生突变性的镜头转换。

    四、视频段落

    在时间上连续的镜头是相关的, 因为这一组镜头是一个情节。显然, 视频段落是一种比镜头具有更高抽象层次的结构。

    3.2 实现方式

    基于内容的视频信息检索系统主要通过以下三种方式实现:

    (1) 基于图象的方式:将视频资料进行镜头检测和关键帧提取后,用镜头的关键帧来代表镜头。通过对关键帧的特征提取( 如: 纹理、直方图等) 以及手工注释的方法来实现对视频信息的内容描述。在检索端通过对视频信息关键帧的匹配来实现对视频信息的检索。在前面提到的视链广告便是其中应用之一。

     

    图2 视链技术的实现

    (2) 基于视频的特有信息: 先将视频信息中包含的视频特有信息( 如: 主运动方向、运动矢量等) 提取出来, 然后用一定的算法对提取出的数值进行处理, 将得到的数据作为视频资料的内容描述。检索端通过对特征数据的匹配来实现视频信息的检索。

    (3) 图象和视频的特有信息相结合: 具体思路就是将方法( 1) ( 2)有效的结合起来实现视频信息的检索。

    4 检索系统的模块功能和相关技术

    视频信息检索就是对视频信息的处理和加工,而基于内容的视频信息检索系统的主要结构如下图所示。

     

    我们可以看出,这个系统主要实现特征的发现,相似性比较,最后访问数据库得到用户所要的返回结果。而从对视频信息处理流程的角度,视频信息检索主要分成三个部分: 视频的预处理、镜头处理和视频描述,下面将针对这三个部分展开讨论。

    4. 1 视频预处理

    视频预处理部分其实只包括一个功能:读入视频资料,但是这部分的功能也是很重要的。在当今的时代,由于监控设备行业的门槛比较低,所以各种公司并存,而每个公司所使用的录像存储格式又各不相同,用的播放器也是五花八门的,这就给读取视频带来一定的困难,这也是首先必须解决的问题,概括起来只有一句话: 载入各种格式的视频资料,并将视频资料上载到视频资料数据库中。这一部分存在着很大的技术障碍,必须解决视频的存储格式、编码问题。

    视频资料的载入

    基于内容的视频信息检索,首先要面对的是海量的信息量,这种海量不仅仅体现在其容量大得惊人,也同样体现在视频的格式编码不尽相同、良莠不齐。根据百度百科资料[9]显示光视频的大的编码分类就有多达9种,各种编码的方式也不同。为了能将如此多种类的视频资料读入到数据库中进行处理,预处理部分必须具备以下功能:

    (1) 将模拟信号数字化,压缩数字化后的数据并进行存储。

    (2) 对应于每一种格式的数字信号都要有相应的解码器进行解码。

    (3) 为了对视频信号做进一步的处理, 例如存储、格式转换, 预处理模块要具有相应的编解码和转码功能。

    4. 2 镜头处理

    在基于内容的视频信息检索系统中镜头处理是最重要的一部分,只有利用了视频资料所包含的特有的视频信息才能使检索系统得到更加符合人们需求的检索结果,而大部分视频特有信息正是在这部操作中被提取出来。镜头处理部分完成的功能是将视频资料分割成镜头并进行相应的处理,这部分包括: 镜头检测、关键帧提取和视频聚类。

    4. 2. 1 镜头检测

    正如我之前分析的,视频主要由一个个镜头连接而成。镜头实际上是一段时间的视频信号,在这段时间内,摄像机可以由各种运动及变焦等操作,但没有摄像机信号的中断,因此,一段镜头内的图像不会有大的变换。故而镜头既能反映出这段视频拍摄时的特征信息,也能反映后期制作中所加入的编辑信息,所以一般认为镜头是视频的基本物理单元。

    首先要做的就是确定一个镜头的开始和结束,自动地实现镜头的分割,形成最基本的索引单元,我们称之为镜头的边界检测。在此之前我们需要了解,镜头之间的基本切换方式,这是对镜头进行边缘检测的首要条件,常见的切换方式有:突变(切变) 和渐变(如叠化、淡入、淡出等)。镜头边界检测方法可分为模板匹配法、直方图法、基于边缘的方法和基于模型的方法等。此外在面对不同的视频格式,如数字视频、模拟视频抑或压缩与非压缩视频时,又要考虑更多的因素,这里面也涉及了更多的技术。

    4. 2. 2 提取关键帧

    帧是构成镜头的基本部分,而关键帧又是一个镜头序列中包含这个镜头最重要信息的代表帧,其基本上能够代表这个镜头反映的所有的信息,进而我们可以将对镜头的检测和提取,变成对帧的处理,因为在对帧的处理技术,已趋于完善,各种理论也详尽。这样便巧妙的实现了转换。

    随着而来的问题是,如果去确定一个镜头的关键帧,成为了一个难点。通常我们要求关键帧必须具备以下的几个条件:(1)关键帧必须能够准确完整地反映镜头的主要事件;(2)为了便于后期的数据处理,我们提取的关键帧数据量应尽量少且不宜太复杂。

    在文献[10]中提及了几个关于关键帧的选取方法,其介绍了比较经典的有帧平均法和直方图平均法。这些方法对于提取关键帧有着可观的作用。

    (1)帧平均法

    其基本思想是从镜头中抽取所有帧在某个位置上像素值的平均值,然后将镜头中该点位置的像素值最接近平均值的帧作为关键帧

    (2)直方图平均法

    将镜头中所有帧的统计直方图取平均, 然后选取与该平均直方图最接近的帧作为关键帧。

    但是不管是哪种方法,都存在着一定的缺点。

    4. 2. 3 视频聚类

    在对镜头进行分析后,我们主张进行视频的聚类。之所以进行视频的聚类,主要是基于以下的考虑。

    首先,一段视频可能很大,包含了很多个镜头,如果单一的对每一个镜头都进行分析,那将会是很大的工作量,不仅如此,单一的处理镜头,也将会失去视频的时间性、运动性和连续性。但是如果将相似的镜头组织在一起,则是对视频信息的进一步抽象。用户可以通过视频聚类得到的结果对视频段进行快速的浏览,同时这也可以作为检索的结果反馈给用户这丰富了检索结果的形式,这对于用户来说是极大的便利。

    其次,镜头聚类也是对视频数据的进一步压缩。虽然已经实现了利用镜头的关键帧来代表镜头,利用关键帧技术,实现对视频的处理,但是从图象访问的角度来看,数据量还是太大。假如一个故事场景可分成600~ 1500个镜头,那就是有600~1500个关键帧,如果一个连续剧有50集那至少也有3000~750000个关键帧。倘若我们再将这个连续剧的数字扩大到电视剧库,那也将会是一个庞大的数字,海量的关键帧,这对以后的视频描述和数据库处理都将是个难题。但是通过视频聚类可以实现,同属一个分类的关键帧实现聚类,缩小检索的范围,提高检索的效率。

    4. 3 视频检索的实现

    在实现了视频片断被分割成独立的镜头以后,只是完成了对视频片断的初步加工。我们还无法对镜头和关键帧进行检索,原因是还没有为之设置一个匹配的标准,这个时候需要我们提取视频片断的特征值并将特征值按标准进行描述,之后我们才能实现对视频的检索。

    4. 3. 1 提取特征值

    镜头是视频检索的最小单位。视频分割成镜头后,就要对各个镜头进行特征提取,得到一个尽可能充分反映镜头内容的特征空间,这个特征空间将作为视频聚类和检索的依据。

    视频数据的特征分为静态特征和动态特征

    ²  静态特征提取

    Ø  静态特征的提取主要针对关键帧,可以采用通常的图像特征提取方法,如提取颜色特征、纹理特征、形状和边缘特征等。由于数字图像处理的知识由于不是本文的重点所以不做阐述。

    ²  运动特征提取

    Ø  视频数据的运动特征,主要反映视频数据的时域变化,而且往往是用户检索时所能给出的主要内容,例如用户可能要求检索有变焦的视频片段,或者在监控系统中检索某个对象从画面上消失的关键帧。因而对视频数据进行特征提取必须研究其运动特征。由于运动特征无法从一幅静止图像中获得,故必须对视频序列进行分析。运动分析的方法有X 线断层分析,它把一个镜头的视频序列看成一个整体,通过对这个序列沿时间轴进行切片,从而得到x- t 切片图像和y- t 切片图像。然后分析切片图像,即可以得到镜头的运动情况。

    5 存在的问题及应用前景

    基于内容的视频检索系统能够使用户通过自己输入的视频特征来实现快速有效地浏览和播放视频文件,所以基于内容的视频检索系统有着极其巨大而且美好的应用前景。

    当前也存在着一些问题急需解决:

    (1)面向查询检索的特征提取与匹配[11]

    目前,基于特征检索的视觉信息提取受限于多媒体对象的底层特征:如图像的颜色、形状、纹理等, 动态视频内容的查询大部分只集中在运动对象形状、运动轨迹等运动特征这一层次的查询上, 这种建立在低级特征基础上的模型主要存在两个问题:1)查询过程不够直观, 对于初次接触该系统的人来说很难使用这种系统。他们更希望能避免使用特征来描述内容, 而直接用语义层次的查询方式。2)特征本是缺乏语义的, 所以即使对特征测度的良好匹配也不能保证检索结果会如用户所期望的那样。由于上述的原因, 系统的操作及其输出都和用户的查询要求以及对系统的期望有相当大的距离。

    (2)视频库的组织和索引

    多媒体信息是非结构化的,对这些非结构化的数据要结构化才能有效地进行利用。使视频数据从线性的无组织状态转化成容易进行高层处理的有组织的数据,对实现基于内容的检索至关重要。而目前的索引结构模型通常都是停留在对镜头提取关键帧或注释镜头的方法上。

    (3)确定一个客观的评价基于内容的视频检索系统的标准。

    我们知道任何一个系统都需要一个详尽的标准,进行合理地规范,但是目前的发展情况来看,视频检索系统还未形成一个可靠、通用的标准。

    (4)尽快实现视频描述的标准化、通用化、商品化

    在该技术在发展之期,希望视频的描述能够实现标准化,通用化。并且利用该技术实现商业上的运用,如前文提到的视链技术,根据目前的情况了解,我们知道投入视链广告的企业并不多,这也说明了该项技术并不是特别的完善,还需要我们进一步的研究和改进。

    参考文献:

    [1]孙树生,黄焱.基于内容视频信息检索系统的分析研究[M] 电视技术,2006:85~85

    [2]吕静.视频搜索精准竞速技术元年开启[DB/OL]. http://tech.qq.com/a/20120414/000080.htm

    [3]陈薇荔.海量视频检索离安防监控还有多远[DB/OL].http://www.cps.com.cn/secu/jsqy/2011/0929/2NMDAwMDI5MTQ2Ng.html

    [4]北京商报社多媒体数字报刊[DB/OL]. http://www.bjbusiness.com.cn/site1/bjsb/html/2012-03/30/content_170510.htm?div=-1

    [5]吴清华.视链广告打开视频营销新空间[DB/OL]. http://www.01ny.cn/article-175526-1.html

    [6]胡吉明.浅析基于内容的视频信息检索技术[M] 图书馆研究,2004

    [7]mini_smile.关键帧[EB/OL].http://baike.baidu.com/view/585654.htm

    [8]luoyi529.镜头[EB/OL]. http://baike.baidu.com/view/163723.htm

    [9]tingyu527.视频格式[EB/OL]. http://baike.baidu.com/view/2272.htm

    [10]杨有山,张秀丽.基于内容的视频信息检索[M] 自然科学出版社,2004

    展开全文
  • 信息检索系统——基于Lucene实现 题目要求 基于课程学习内容,实现简单的搜索引擎功能(界面可视化不做要求,可终端输出),要求实现以下基本功能: 拼写检查(参考最小编辑距离原理) 倒排索引 使用TF/IDF或者VSM...

    信息检索系统——基于Lucene实现

    题目要求

    基于课程学习内容,实现简单的搜索引擎功能(界面可视化不做要求,可终端输出),要求实现以下基本功能:

    1. 拼写检查(参考最小编辑距离原理)
    2. 倒排索引
    3. 使用TF/IDF或者VSM进行文档排序

    实现

    这里使用的是lucene-8.0.0,由于版本不同,网上很多博客的教程已经失效,具体的api参数或者调用要参考官网最新的手册,这里需要一定的搜索与查阅文档的能力。

    http://lucene.apache.org/core/8_0_0/core/

    项目完整源码:Github传送门

    下面只讲述部分关键的代码

    1.构建倒排索引

    • 这里利用IndexWriter类来构建索引,由于这里使用的是中文文档,故要使用分析中文的分析器SmartChineseAnalyzer.

    • 根据建立索引的目录以及数据的目录来读取。

    • 定义一个fieldType,并设置其属性,既保存在文件又用于索引建立

    • 读取 file 转 string

    • 用文件内容来建立倒排索引

    • 用文件名来建立倒排索引

    • 用文件路径来建立倒排索引

    public class Indexer {
       private IndexWriter writer;
       public Indexer(String indexDirectoryPath) throws IOException{
          // 获取目录directory
          Directory indexDirectory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath(indexDirectoryPath));
    
          // 中文分析器
          Analyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer();
          IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
          writer = new IndexWriter(indexDirectory, config);
       }
    
       public void close() throws CorruptIndexException, IOException{
          writer.close();
       }
    
       private Document getDocument(File file) throws IOException{
          Document document = new Document();
          
           // 定义一个fieldType,并设置其属性,既保存在文件又用于索引建立
          FieldType fieldType = new FieldType();
          fieldType.setStored(true);
          fieldType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS);
          
          // 读取 file 转 string
          StringBuffer buffer = new StringBuffer();
          BufferedReader bf= new BufferedReader(new FileReader(file));
          String s = null;
          while((s = bf.readLine())!=null){//使用readLine方法,一次读一行
              buffer.append(s.trim());
          }
    
          String xml = buffer.toString();
          // 用文件内容来建立倒排索引
          Field contentField = new Field(LuceneConstants.CONTENTS, xml,fieldType);
          // 用文件名来建立倒排索引
          Field fileNameField = new Field(LuceneConstants.FILE_NAME,file.getName(),fieldType);
          // 用文件路径来建立倒排索引
          Field filePathField = new Field(LuceneConstants.FILE_PATH,file.getCanonicalPath(),fieldType);
    	  
          // 添加到document
          document.add(contentField);
          document.add(fileNameField);
          document.add(filePathField);
    
          return document;
       }   
    
       private void indexFile(File file) throws IOException{
          System.out.println("Indexing "+file.getCanonicalPath());
          Document document = getDocument(file);
          writer.addDocument(document);
       }
       
        
       public int createIndex(String dataDirPath, FileFilter filter) 
          throws IOException{
          //get all files in the data directory
          File[] files = new File(dataDirPath).listFiles();
          
          int count = 0;
          for (File file : files) {
    //    	  System.out.println(file);
             if(!file.isDirectory()
                && !file.isHidden()
                && file.exists()
                && file.canRead()
                && filter.accept(file)
             ){
                indexFile(file);
                count++;
             }
          }
          return count;
       }
    }
    

    测试函数:

    public class LuceneTester {
    	
       String indexDir = "C:/Users/asus/Desktop/java/information-retrieval-system/index";
       String dataDir = "C:/Users/asus/Desktop/java/information-retrieval-system/data";
       Indexer indexer;
       
       public static void main(String[] args) {
          LuceneTester tester;
    //      File[] fs = new File("C:/Users/asus/Desktop/java/information-retrieval-system/data").listFiles();
    //      for (File f : fs){  
    //          System.out.println(f);  
    //      }  
          try {
             tester = new LuceneTester();
             tester.createIndex();
          } catch (IOException e) {
             e.printStackTrace();
          } 
       }
    
       private void createIndex() throws IOException{
          indexer = new Indexer(indexDir);
          int numIndexed;
          long startTime = System.currentTimeMillis();	
          numIndexed = indexer.createIndex(dataDir, new TextFileFilter());
          long endTime = System.currentTimeMillis();
          indexer.close();
          System.out.println(numIndexed+" File indexed, time taken: "
             +(endTime-startTime)+" ms");		
       }
    }
    

    输出结果:这里我们就已经建立好索引,并在文件目录能找到索引文件

    1

    文件目录中的索引:

    2

    2. 使用TF/IDF进行文档排序,并使用关键词搜索文档

    • 得到读取索引文件的路径
    • 通过dir得到的路径下的所有的文件
    • 设置为TF/IDF 排序
    • 实例化分析器
    • 建立查询解析器
    • 根据传进来的q查找
    • 开始查询
    public class ReaderByIndexerTest {
     
    	public static void search(String indexDir,String q)throws Exception{
    		
    		//得到读取索引文件的路径
    		Directory dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
    		
    		//通过dir得到的路径下的所有的文件
    		IndexReader reader=DirectoryReader.open(dir);
    		
    		//建立索引查询器
    		IndexSearcher is=new IndexSearcher(reader);
    		
    		// 设置为TF/IDF 排序
    		ClassicSimilarity sim = new ClassicSimilarity();
    		// Implemented as sqrt(freq).
    		// sim.tf(reader.getSumDocFreq(q));
    		
    		// Implemented as log((docCount+1)/(docFreq+1)) + 1.
    		// sim.idf(reader.getSumDocFreq(q), reader.numDocs());
    		is.setSimilarity(sim);
    		// 实例化分析器
    		Analyzer analyzer=new SmartChineseAnalyzer(); 
    		
    		// 建立查询解析器
    		/**
    		 * 第一个参数是要查询的字段;
    		 * 第二个参数是分析器Analyzer
    		 * */
    		QueryParser parser=new QueryParser("contents", analyzer);
    		
    		// 根据传进来的q查找
    		Query query=parser.parse(q);
    
    		// 计算索引开始时间
    		long start=System.currentTimeMillis();
    		
    		// 开始查询
    		/**
    		 * 第一个参数是通过传过来的参数来查找得到的query;
    		 * 第二个参数是要出查询的行数
    		 * */
    		TopDocs hits=is.search(query, 10);
    		
    		// 计算索引结束时间
    		long end=System.currentTimeMillis();
    		
    		System.out.println("匹配 "+q+" ,总共花费"+(end-start)+"毫秒"+"查询到"+hits.totalHits+"个记录");
    		
    		//遍历hits.scoreDocs,得到scoreDoc
    		/**
    		 * ScoreDoc:得分文档,即得到文档
    		 * scoreDocs:代表的是topDocs这个文档数组
    		 * @throws Exception 
    		 * */
    		for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
    			Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
    			System.out.println(doc.get(LuceneConstants.FILE_PATH));
    		}
    		
    		//关闭reader
    		reader.close();
    	}
    

    3. 拼写检查

    • 建立目录
    • 创建初始化索引
    • 根据创建好的索引来检查k个建议的关键词
    • 返回正确的关键词
    public static String[] checkWord(String queryWord){
    		//新索引目录
    		String spellIndexPath = "C:\\Users\\asus\\Desktop\\java\\information-retrieval-system\\newPath";
    		//已有索引目录
    		String oriIndexPath = "C:\\Users\\asus\\Desktop\\java\\information-retrieval-system\\index";
    
    		//拼写检查
    		try {
    			//目录
    			Directory directory = FSDirectory.open((new File(spellIndexPath)).toPath());
    
    			SpellChecker spellChecker = new SpellChecker(directory);
    
    			// 以下几步用来初始化索引
    			IndexReader reader = DirectoryReader.open(FSDirectory.open((new File(oriIndexPath)).toPath()));
    			// 利用已有索引
    			Dictionary dictionary = new LuceneDictionary(reader, LuceneConstants.CONTENTS);
    			
    			IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new SmartChineseAnalyzer());
    			spellChecker.indexDictionary(dictionary, config, true);
    			
    			int numSug = 5;
    			String[] suggestions = 
                    spellChecker.suggestSimilar(queryWord, numSug);
    			reader.close();
    			spellChecker.close();
    			directory.close();
    			return suggestions;
    		} catch (IOException e) {
    			// TODO Auto-generated catch block
    			e.printStackTrace();
    		}
    		return null;
    	}
    

    4. 综合测试

    这里调用之前实现好的基类和工具类,并制作简陋的命令行界面来进行信息检索

    //测试
    	public static void main(String[] args) throws IOException {
    		String indexDir="C:\\Users\\asus\\Desktop\\java\\information-retrieval-system\\index";
    		// 处理输入
    		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); 
            String str = null; 
            System.out.println("请输入你要搜索的关键词:"); 
            try {
    			str = br.readLine();
    			System.out.println(); 
    		} catch (IOException e1) {
    			// TODO Auto-generated catch block
    			e1.printStackTrace();
    		}
            // 拼写检查
            String temp = str;
            String[] suggestions = checkWord(str);
            if (suggestions != null && suggestions.length != 0){
                System.out.println("你可能想输入的是:"); 
            	for(int i = 0; i < suggestions.length; i++){
    		        System.out.println((i+1) + " : " + suggestions[i]); 
    			}
    
                System.out.println("请选择上面的一个正确的关键词(输入 1 ~ 5),或继续原词(输入0)进行搜索:"); 
                str = br.readLine();
    			System.out.println(); 
                if (str != "0"){
                	str = suggestions[str.charAt(0) - '1'];
                }
                else{
                	str = temp;
                }
            }
    		
    		try {
    			search(indexDir,str);
    		} catch (Exception e) {
    		    // TODO Auto-generated catch block
    		     e.printStackTrace();
    		}
    	}
    

    测试结果:

    3

    测试用例1解析:

    这里我输入一个错误的关键词美利坚共和国,试图进行搜索,然后系统马上就会告诉我拼写检查的结果让我重新选择。

    重新选择后会输出美利坚合众国的正确查询结果

    4

    测试用例2解析:

    这里直接输入一个正确的存在的关键词,就会直接输出美利坚合众国的正确查询结果,不会出现拼写检查的提醒

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  •  基于内容的检索作为一种信息检索技术,接入或嵌入到其他多媒体系统中,提供基于多媒体数据库的检索体系结构。  基于内容的检索系统分为两个子系统,分别为特征抽取系统和查询子系统。   系统包括如下功能模块...

    多媒体数据库基于内容检索系统的工作原理:

              基于内容的检索作为一种信息检索技术,接入或嵌入到其他多媒体系统中,提供基于多媒体数据库的检索体系结构。

          基于内容的检索系统分为两个子系统,分别为特征抽取系统查询子系统

         

    系统包括如下功能模块:

              a:目标识别:为用户提供自动或半自动识别静态图像、视频、镜头的代表帧;对动态目标进行特征抽取、查询、处理,进行整体的或局部的内容检索,可采用全局特征或局部特征。

              b:特征抽取:提取用户感兴趣又适合于基于内容检索的特征(颜色分布情况,颜色的组成情况、纹理结构、方向对称关系、轮廓形状的大小)

              c:数据库:多媒体数据库(声音、文字、图像等)、特征库(预处理特征)、知识库(知识表达)

              d:查询接口:三种输入方式:交互输入方式,模板选择输入方式,用户提交特征样板输入方式。多媒体特征组合功能和查询结果浏览

              e:检索引擎:利用特征之间的距离函数来进行相似性检索。对于不同的特征用不同的相似性算法

              f:索引/过滤:通过索引和过滤达到快速搜索的目的,把全部的数据通过过滤器变成新的集合再用高维特征匹配来检索。

     

    基于内容检索的工作过程包括以下几个步骤:

    提交查询要求:利用系统人机交互界面输入方式形成一个查询主条件。

    相似性匹配:将查询特征与数据库中的特征按一定的匹配算法进行匹配。

    返回候选结果:满足一定相似性的一组候选结果按相似度大小排列返回给用户。

    特征调整:对系统返回的一组初始特征的查询结果,用户通过浏览选择满意的结果,或进行特征调整,形成新的查询,知道查询结果满意为止。

     

           抽取特征和语义,利用这些内容特征建立索引并进行检索,过程中主要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等学科中的一些方法为部分基础技术,是多种技术的合成。

         

          基于内容检索的多媒体是一个新兴的研究领域,但也存在一些问题,主要包括:多媒体特征的描述和特征的自动提取、多媒体的同步技术、匹配和结构的选择问题,以及按多相似性特征为基础的索引、查询和检索等。

     

     

    展开全文
  • 北邮小学期 基于多媒体信息检索平台的设计 实验报告+流程图+源代码
  • 领域知识库构建及信息检索系统

    千次阅读 2019-05-07 17:38:13
    调用信息抽取模块和信息去噪模块,提取语料库中pdf、doc、ppt、html、excel、txt及专利等文件中的内容信息,并将抽取的信息进行去噪处理,去除标签、乱码、页眉和页脚等无用信息,同时确保有用信息被完整...

    系统源码及原文免费下载地址请访问:www.54manong.com

    一、 系统简介

    通过对网络爬虫工具的设置并扩展,自动抓取行业领域资料,或通过语料管理模块上传领域相关资料,形成语料库。调用信息抽取模块和信息去噪模块,提取语料库中pdf、doc、ppt、html、excel、txt及专利等文件中的内容信息,并将抽取的信息进行去噪处理,去除标签、乱码、页眉和页脚等无用信息,同时确保有用信息被完整保留。在完成语料预处理后进行知识挖掘,首先基于领域词典,对去噪处理后的信息进行分词、词汇统计分析,最终找出领域单词概念和组合概念,同时记录语料中包含领域概念的语句,并基于规则抽取核心语句中领域概念间的关系,通过本体的推理,形成此文档的概念知识关系网,并保存为xml语法格式,存入数据库。在此基础上通过对识别的领域概念和核心语句的精炼,提取出文档的关键词(1-3个)和摘要信息(3句左右)。基于关键词和摘要信息对文档进行自动分类,并在以后信息更新时,保持聚类结果的相对稳定。分析完相关的语料资料后,生成整个网站的概念知识网,并将挖掘出的知识建立语义索引库。

    用户使用该系统时,支持目录导航、相关概念、扩展概念和语义查询。目录导航:显示系统自动聚类的特定领域的层次结构信息,每个节点后显示节点下的网页或文档资源的个数,并支持图形化显示。语义查询:支持用户对关键词、词组和简单语句的查询,通过本体推理查询,形成语义查询检索式,返回语义索引库中的相关信息,同时通过本体推理,找出相关概念和扩展概念并能显示出来。

    二、 系统架构图

    image.png

    图1、系统架构图

    三、 系统数据处理流程图

    image.png

    图2、系统主要模块间关系图

     

    image.png

    图3、语义索引库构建流程图

    image.png

    图4、信息检索数据流程图

     

    四、 系统模块设计

    编号

    名称

    人员分配

    备注

    G20111025F01

    系统页面开发

     

    设计并开发

    G20111025F02

    网络爬虫

     

    升级完善

    G20111025F03

    信息提取

     

    重点

    G20111025F04

    信息去噪

     

    难点

    G20111025F05

    智能分词

     

    升级完善

    G20111025F06

    领域概念识别

     

    重点

    G20111025F07

    概念间关系抽取

     

    重点、难点

    G20111025F08

    文档关键词抽取

     

    重点、难点

    G20111025F09

    文档自动摘要

     

    重点、难点

    G20111025F10

    文档自动分类

     

    重点、难点

    G20111025F11

    语料管理模块

     

    工作量较大

    G20111025F12

    知识提取库

     

    重点、难点

    G20111025F13

    语义索引库

     

    重点、难点

        

    编号

    名称

    人员分配

    备注

    L20111025S1

    信息检索模块

     

    升级完善

    L20111025S2

    检索结果优化

     

    升级完善

    L20111025S3

    网状信息可视化显示

     

    重点

    L20111025S4

    统计信息可视化显示

     

    重点

        

    编号

    名称

    人员分配

    备注

    L20111025Y1

    互联网资源

     

    较简单

    L20111025Y2

    领域词典

     

    工作量较大

    L20111025Y3

    领域本体

     

    重点

    L20111025Y4

    目录导航体系

     

    难点、要点

        

    五、 系统各模块具体分工情况

    (1) 系统页面开发

    编号

    G20111025F01

    模块

    系统页面开发

    描述

    系统操作的平台

    功能

    合理布局,设置系统各项功能相应按钮、信息展示框。

    整体布局拟采用左、中、右三栏结构,主要栏目包括:语义检索、资源分布图、本体知识图等。

    格式

     

    存储

     

    输出

     

    接口

     

    难点

     

    分工

    贾婷负责搜集、调研互联网同类网站(包括相关智能搜索引擎、专家系统和行业重要网站),栾勇设计首页整体布局和栏目设置,最终在doc中采用表格或其他形式描述出来。


    (2) 网络爬虫

    编号

    G20111025F02

    模块

    网络爬虫

    描述

    对Heritrix网络爬虫工具的功能进行合理扩展利用。

    功能

    扩展升级已有网络爬虫工具,比如添加能够抓取特定前缀的URL、抓取含有特定关键字的网页等功能。 

    格式

     

    存储

     

    输入

    起始网址、摘要、前缀、关键词、抓取链接层数、抓取时间、抓取网页个数、抓取全部或只抓取更新等等

    输出

    抓取的互联网网页信息

    接口

     

    难点

     

    分工

     

    备注

    更新抓取时为识别信息是否为新信息,需要在知识提取库或索引库设置相应字段记录。


    (3) 信息提取

    编号

    G20111025F03

    模块

    信息提取

    描述

    提取网络爬虫抓取的各类网页文件和doc、docx、pdf、ppt、txt等文本文件内容。注意调用pdf文件内容提取程序(已有)时,当pdf为扫描版或软件识别版,可能会出错,要找出原因,同时注意当文档内容分栏或有插图、插表时的提取结果,设法提高准确性。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

     

    输出

     

    接口

     

    难点

     

    分工

     


    (4) 信息去噪

    编号

    G20111025F05

    模块

    信息去噪

    描述

    去除抽取信息中的干扰字符,同时尽量确保有用信息完整保留

    功能

    实现信息去噪算法,归纳总结各种类型文件抽取内容的特点,以句子为单位,去除空格、页眉、页脚、页码、乱码和其他杂乱符号;归纳总结并识别出文件中各级标题的特点 

    格式

     

    存储

     

    输入

    文件内容抽取结果

    输出

    以句子为单位输出

    接口

     

    难点

    去噪算法

    分工

     

    备注

    去噪算法应当多花时间,防止过多有用信息也被去除。


    (5) 智能分词

    编号

    G20111025F04

    模块

    智能分词

    描述

    分析JE分词工具、庖丁解牛分词工具、Lucene自带分词工具、哈工大分词工具和中科院计算所分词工具的优缺点,选定适合该系统的分词工具。系统运行时不需要更新用户自定义词典,但需支持扩展词性(用于标识词是否为领域概念),初步考虑选用JE分词工具(考虑分词工具是否免费、有效期等因素)。

    功能

    分词工具有多个函数可以调用:快速分词(只分词)、全功能分词(分词、词性、关系)等,如果需要多次调用,需选择合适的分词函数。

    格式

     

    存储

     

    输入

    信息去噪结果:以句为单位。

    输出

    多维向量:词、词性、本体角色、在句子中与其他词的关系等等。

    接口

     

    难点

    处理好分词与去噪的先后关系,提高准确率。

    分工

     

    备注

    注意本体半自动构建系统中分词和信息去噪的先后关系,有可能先去噪后分词,或者交叉进行,考虑那种方式准确率高。


    (6) 领域概念识别

    编号

    G20111025F06

    模块

    领域概念识别

    描述

    基于智能分词中扩展词性标识,识别领域概念,并记录包含领域概念的句子,用于概念间关系抽取。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    文件中所有句子的分词结果:多维向量

    输出

    文件中的领域词汇(包括本体中的关系词汇)

    接口

     

    难点

    组合领域概念、自定义领域词典中未收录的领域概念识别;

    本体中动词属性关系词的识别抽取

    分工

     


    (7) 概念间关系抽取

    编号

    G20111025F07

    模块

    概念间关系抽取

    描述

    基于HOWNET对输入的概念进行相似度计算,并通过聚类算法聚类,最终提取出概念间关系。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    句子、带句法分析的分词结果、领域概念识别结果

    输出

    概念间关系三元组    xml语法格式字符串

    接口

     

    难点

    注意概念间关系冗余的处理。

    分工

     

    备注

    选用较好的聚类算法并比较结果


    (8) 文档关键词抽取

    编号

    G20111025F08

    模块

    文档关键词抽取

    描述

    基于领域概念识别结果,参考统计等关键词抽取算法,提取2至4个最能体现文档主题的词语。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    领域概念识别结果

    输出

    1至3个领域关键词

    接口

     

    难点

    高效准确的关键词抽取算法

    分工

     


    (9) 文档自动摘要

    编号

    G20111025F09

    模块

    文档自动摘要

    描述

    基于分词结果和领域概念识别结果,以句为单位计算每句中领域概念出现次数,选择2至4句出现领域概念最多的句子作为文档摘要。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    分词结果和领域概念识别结果

    输出

    2至4句文档摘要

    接口

     

    难点

    研究寻找准确性较好的自动摘要算法。

    分工

     


    (10) 文档自动分类

    编号

    G20111025F10

    模块

    文档自动聚类

    描述

    基于文档中识别出的领域词汇并重点考虑文档的关键词,根据词汇出现频率,设置一定的权重,映射到导航目录体系中,每篇文档可以映射体系中多个节点。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    领域词汇识别结果和关键词提取结果

    输出

    映射到目录导航体系中的节点

    接口

     

    难点

    高效遍历和映射算法

    分工

     


    (11) 语料管理模块

    编号

    G20111025F11

    模块

    语料管理模块

    描述

    提供对网络抓取资料和用户上传资料的目录导航,能够查看资料容量、抓取时间、网址等信息。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

     

    输出

     

    接口

     

    难点

    可以将存储目录记录在数据表中,通过访问数据库实现查看。

    分工

     


    (12) 知识提取库

    编号

    G20111025F12

    模块

    知识提取库

    描述

    记录网络爬虫、信息提取、信息去噪、智能分词、领域概念识别、概念间关系抽取、文档关键词抽取、文档自动摘要、文档自动分类等所有模块处理的结果信息。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    网络爬虫、信息提取、信息去噪、智能分词、领域概念识别、概念间关系抽取、文档关键词抽取、文档自动摘要、文档自动分类等所有模块处理的结果信息

    输出

    数据库

    接口

     

    难点

     

    分工

     


    (13) 信息检索模块

    编号

    L20111025S1

    模块

    信息检索模块

    描述

    依据信息检索数据处理流程图,实现相应功能

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    用户查询关键词或查询语句

    输出

    用户需要的相关信息

    接口

     

    难点

    提高信息检索的效率

    分工

     


    (14) 检索结果优化

    编号

    L20111025S3

    模块

    检索结果优化

    描述

    对用户查询返回的结果依据相关性进行优化排序

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    用户查询输入和每条返回结果的领域概念、关键词、摘要等信息

    输出

    每条返回结果的查询相关性权值。

    接口

     

    难点

    优化排序算法

    分工

     


    (15) 网状信息可视化显示

    编号

    L20111025S4

    模块

    网状信息可视化显示

    描述

    当用户鼠标移至查询结果列表中每条信息的“图形预览”图标上时,读取记录该条文档信息中概念及关系的xml格式数据,调用信息可视化工具,显示该条记录的概念关系图。另外,通过该模块可以图示化展示本体结构和目录导航结构。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    xml格式数据

    输出

    动态结果图

    接口

     

    难点

    解决节点太多、太少时图形显示的美观问题。图形中节点文字要清晰,节点太多时,合理省略节点。

    分工

     


    (16) 统计信息可视化显示

    编号

    L20111025S5

    模块

    统计信息可视化显示

    描述

    使用饼状图、柱状图、折线图展示系统中相关统计信息,如目录导航体系中各节点资源数量、用户查询命中数量,以及其他与系统实际应用中相关的统计信息。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

    相关统计数据

    输出

    相关统计图形

    接口

     

    难点

     

    分工

     


    (17) 互联网资源

    编号

    L20111025Y1

    模块

    互联网资源

    描述

    通过调研查找互联网上领域相关的门户网站信息,用于网络爬虫信息抓取来源。

    功能

     

    格式

     

    存储

     

    输入

     

    输出

    网址、网名、介绍

    接口

     

    难点

     

    分工

     


    (18) 领域词典

    编号

    L20111025Y2

    模块

    领域词典

    描述

    通过调研收起领域相关词汇,构建领域自定义词典。

    功能

     

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    (19) 领域本体

    编号

    L20111025Y3

    模块

    领域本体

    描述

    通过不断收集领域主题词、领域概念,不停地完善领域本体。

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    (20) 目录导航体系

    编号

    L20111025Y4

    模块

    目录导航体系

    描述

     

    功能

    显示系统自动聚类的行业领域的层次结构信息,每个节点后显示节点下的网页资源个数。目录导航体系的前两层需要人手工设计,参考领域本体层次架构体系,并且要同时考虑行业用户的需求。每一个资源根据提炼出的关键词和摘要信息进行映射,可以同属于目录体系的多个节点。

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    重要名词:

    相关概念:与用户查询输入关键词相关的概念。

    扩展概念:用户输入关键词在本体中的上下位概念。

    本体知识图:显示本体结构、层次关系、属性关系。

    资源分布图:图形化显示系统自动聚类的结果。

    Web知识图:图形化预览各条搜索结果信息的知识图。

    文档知识图:图形化显示系统上传文档的知识结构图。

        统计分析图:采用饼状图、柱状图和折线图显示系统聚类体系中各节点资源比例、系统新增资源比例、查询结果中各节点资源比例等等。

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空空如也

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