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Semantisches Information Retrieval aus Texten am Fallbeispiel Elektronische Berufsberatung (SIR)

Semantisches Information Retrieval aus Texten am Fallbeispiel Elektronische Berufsberatung (SIR)
使用电子职业建议(SIR)案例研究从文本中检索语义信息
批准号:
5446581
负责人:
Professorin Dr. Iryna Gurevych
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2005
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2004-12-31 至 2015-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
信息检索 (IR) 是一种新的 Ansatz zum 信息检索 (IR) 技术,它与 Anfrage 中的相关文档有关,并通过近似的词汇语义进行处理。 IR 系统与布尔模型、矢量模型或概率模型相关。 Anfragen 和 Dokumente werden 是 Mengen von Indextermen 或 als Wortvektoren repräsentiert。我们将根据有关信息的内容对文本进行还原。世界存在着语义和词汇关系,文本之间的关系是不存在的。 Ansätze,die auf das tiefe automatische Sprachverstehen abzielen,waren bishertypischerweise auf enge Domänen beschränkt。在该项目中,信息检索与 GermaNet 的知识相结合,使词汇语义网络更加丰富、更加丰富。信息检索的详细描述,是关于自然语言的词汇知识的描述。与 Anfrage 相关的文档与 Anfrage 和文档的概念描述有关,并且与 Anfrage 和文档的语义有关。这是 GermaNet 模型中的词汇知识、领域和世界知识,是我们对词汇分析的基础。
英文摘要
Wir schlagen einen neuen Ansatz zum Information Retrieval (IR) vor, in dem die Relevanz eines Dokuments in Bezug auf eine Anfrage mit Hilfe von Maßen der lexikalisch-semantischen Ähnlichkeit approximiert wird. Gegenwärtige IR-Systeme bestimmen die Relevanz auf der Grundlage von Booleschen Modellen, Vektorraum-Modellen oder probabilistischen Modellen. Anfragen und Dokumente werden entweder als Mengen von Indextermen oder als Wortvektoren repräsentiert. Durch die Reduktion des Textes auf eine Menge von Wörtern gehen viele relevante Informationen verloren. Zwischen den einzelnen Wörtern existieren semantische und lexikalische Relationen, deren Wichtigkeit für die Bedeutung eines Textes jedoch nicht berücksichtigt wird. Ansätze, die auf das tiefe automatische Sprachverstehen abzielen, waren bisher typischerweise auf enge Domänen beschränkt. In diesem Projekt wird das Information Retrieval mit dem Wissen des GermaNet, eines lexikalisch-semantischen Wortnetzes mit großer Abdeckung, angereichert. Die Zwischenrepräsentation für das Information Retrieval wird verbessert, indem Wörter der natürlichen Sprache auf lexikalische Konzepte dieses Wortnetzes abgebildet werden. Die Relevanz eines Dokuments in Bezug auf eine Anfrage wird auf Grundlage der konzeptuellen Repräsentationen von Anfrage und Dokument und der semantischen Ähnlichkeit der entsprechenden Konzepte ermittelt. Dies bezieht das in GermaNet modellierte lexikalische Wissen, Domänen- und Weltwissen sowie die Ergebnisse einer umfassenden Korpusanalyse mit ein.
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  • 批准号:
    W2433169
  • 项目类别:
    外国学者研究基金项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
    HAOFEI ZHANG
  • 依托单位:
SCIENCE CHINA Information Sciences