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前言1

1　引言1

1.1　信息检索的起源与发展1

1.1.1　手工检索1

目录1

1.1.2　脱机批处理检索2

1.1.3　联机检索2

1.1.4　光盘检索2

1.1.5　网络化联机检索3

1.2　信息检索技术的研究内容3

1.2.1　检索模型研究4

1.2.2　信息处理技术研究5

1.2.3　技术应用研究7

1.3.1　以人工智能为代表的信息检索自动化趋势8

1.3.2　人工参与检索工具的信息组织是检索工具的发展趋势8

1.3　信息检索技术的未来8

1.3.3　多媒体信息检索技术的成熟与发展9

1.3.4　多语种检索的支持9

1.3.5　个人化的检索工具和专业化的检索工具10

2　布尔检索模型11

2.1　传统布尔检索11

2.1.1　布尔运算11

2.1.2　传统布尔检索模型11

2.1.3　布尔查询的自动生成14

2.1.4　传统布尔查询的评价16

2.2　扩展布尔检索方法18

2.2.1　研究背景18

2.2.2　扩展布尔检索的思想基础18

2.2.3 P-范式模型21

2.2.4 P-范式模型的特点24

2.2.5 P-范式模型的实现25

2.2.6　扩展布尔操作符31

3.1　传统向量空间检索36

3.1.1　向量空间模型介绍36

3　向量空间检索36

3.1.2　向量空间模型的评价40

3.2　广义向量空间检索41

3.2.1　布尔代数的向量表示41

3.2.2　无权重的标引词项的向量表示42

3.2.3　广义的向量空间模型43

3.2.4　用GVSM来处理布尔查询49

3.3　项的权重模式53

3.3.1　项向量的规范化54

3.3.2　项权重模式61

3.4　相似度的计算65

3.4.1　内积相似度运算66

3.4.2　余弦相似度66

3.4.4　以项匹配的个数作为相似度计算的依据67

3.4.3　“距离”相似度运算67

3.4.5　一种基于概率向量的相似度计算方法69

3.5　潜在语义标引71

3.5.1　模型的提出71

3.5.2　潜在语义标引模型72

3.5.3　空间中各种向量的匹配76

3.5.4　应用于布尔查询的潜在语义标引78

3.5.5　模型的评价79

4　概率检索81

4.1　概率信息检索的背景81

4.1.1　信息检索中概率模型的历史81

4.1.2　概率检索理论的背景知识82

4.2　基于相关性概率估计的检索模型86

4.2.1　作为一个决策策略的概率模型86

4.2.2　二元独立模型87

4.2.3　基于概率标引的检索模型99

4.2.4　逻辑回归模型102

4.2.5　2-泊松模型105

4.3　推理网络模型108

4.3.1　推理网络的总体介绍108

4.3.2　应用于文献检索的推理网络109

4.3.3　推理网络与其他模型的比较122

5　逻辑模型129

5.1　逻辑模型的建构129

5.1.1　逻辑模型的基本思想129

5.1.2　逻辑模型的建构方法130

5.2　古典逻辑与古典逻辑模型131

5.2.1　古典逻辑131

5.2.2　古典逻辑模型133

5.3　van Rijsbergen的非古典逻辑模型134

5.3.1　逻辑蕴涵模型134

5.3.2　不确定性原理136

5.4　逻辑蕴涵程度的测算140

5.4.1　逻辑蕴涵程度测算方法140

5.4.2　向量空间模型的测算142

5.4.3　布尔模型的测算143

5.4.4　概率模型的测算144

5.5　信息检索逻辑模型145

5.5.1　基于可能世界的逻辑模型145

5.5.2　基于情景理论的信息检索模型148

5.5.3　基于术语逻辑的信息检索模型150

5.5.4　信息检索的元模型153

5.5.5　信息检索逻辑模型的特征156

6　自动分类160

6.1 引言160

6.2　基本概念161

6.2.1　定义161

6.2.2　分类162

6.2.3　应用163

6.2.4　训练集与测试集165

6.3　特征选取166

6.3.1　预处理166

6.3.2　标引167

6.4　降维技术170

6.4.1　特征选择170

6.4.2　特征重构175

6.5　分类方法178

6.5.1　Rocchio's算法及改进178

6.5.2　朴素贝叶斯分类方法180

6.5.3　K最近邻算法183

6.5.4　决策树方法185

6.5.5　支持向量机193

6.5.6　基于投票的方法196

6.6.1　多重二元分类任务198

6.6　文档分类的评估指标198

6.6.2　多重分类和多重标识分类200

7　聚类201

7.1　聚类检索201

7.1.1　聚类策略202

7.1.2　检索步骤203

7.2　文献相似度203

7.2.1　距离204

7.2.2　相似系数204

7.2.3　基于提问式的文献相似度205

7.3　层次聚类法206

7.3.1　合成聚类法207

7.3.2　分解聚类法218

7.4　启发式聚类法219

7.4.1　密度测试法219

7.4.2　线性时间法220

7.5　增量式聚类法222

7.5.1　单遍聚类法222

7.5.2　后缀树法222

7.6　聚类浏览229

7.6.1　聚类浏览概述229

7.6.2　聚类浏览算法230

8　自动文摘232

8.1　语料库232

8.1.1　语料库的分类233

8.1.2　语料库的设计与建设233

8.1.3　语料库的研究方法234

8.1.4　概率论基础知识236

8.1.5　Ngram语法237

8.2.1 自动分词238

8.2　词法分析238

8.2.2　歧义切分242

8.2.3　未登录词244

8.2.4　词性标注244

8.3　句法分析245

8.3.1　句法分析中的知识表示245

8.3.2　句法分析算法258

8.4 自动摘录268

8.4.1　自动摘录的步骤268

8.4.2　自动摘录的不足271

8.5　基于理解的自动文摘272

8.5.1　基本步骤272

8.5.2　篇章意义的机内表示273

8.5.3　理解文摘的不足274

8.6　信息抽取275

8.6.1　信息抽取研究的发展历史275

8.6.3　命名实体识别276

8.6.2　信息抽取系统的体系结构276

8.7　基于结构的自动文摘278

8.7.1　关联网络278

8.7.2　修辞结构278

8.7.3　语用功能279

8.8　文摘评估方法279

8.8.1　直接评价方法279

8.8.2　基于任务的评价方法281

8.8.3　基于目标的评估方法282

8.9 自动文摘研究所取得的成绩和面临的问题284

9　查询扩展和精化286

9.1　查询扩展和精化概述286

9.1.1　查询扩展和精化的意义286

9.1.2　查询扩展的类型287

9.2.1　相关反馈技术介绍288

9.2　相关反馈技术288

9.2.2　向量空间模型中的相关反馈292

9.2.3　概率模型中的相关反馈297

9.2.4　布尔模型中的相关反馈302

9.2.5　相关反馈技术的改进305

9.3　查询检索词选择方案308

9.3.1　检索词选择概述308

9.3.2　自动查询扩展中的检索词选择309

9.3.3　交互式查询扩展中的检索词选择方法313

9.4　词表扩展技术315

9.4.1　人工词表WordNet316

9.4.2　自动构建词表317

9.5　整体分析技术和局部分析技术318

9.5.1　整体分析技术319

9.5.2　局部分析技术328

9.6　查询的重用335

9.6.1　steepest descent算法336

9.6.2　查询相似度计算337

10　相关性341

10.1　相关性的研究历史341

10.1.1　第一阶段的研究342

10.1.2　第二阶段的研究343

10.1.3　第三阶段的研究347

10.2　相关性研究的学派352

10.2.1　面向系统的相关性353

10.2.2　面向用户的相关性356

10.2.3　结论359

10.3　相关性模型360

10.3.1　相关性模型：其他学科的视角360

10.3.2　相关性模型：信息科学的视角361

10.4　属性与类别368

10.4.1　基本属性368

10.4.2　类别369

10.4.3　属性与类别的关系371

10.4.4　属性与类别之间关系的修正376

11　Z39.50检索标准378

11.1 Z39.50标准概述378

11.2 Z39.50标准的起源379

11.2.1 与Z39.50标准相关机构与标准制定过程379

11.2.2 标准的沿革380

11.2.3　版本间的关系381

11.3　Z39.50的功能381

11.3.1　建立虚拟联合目录382

11.3.2　联合编目382

11.3.3　馆际互借383

11.3.4　光盘检索383

11.3.5　定题服务383

11.4　Z39.50的工作原理384

11.4.1　Z39.50的运行机制384

11.3.6　万维网检索和信息过滤384

11.4.2　Z39.50的实现模型385

11.4.3　Z39.50源端和目标端的主要功能387

11.5　Z39.50协议简介396

11.5.1　Z39.50协议的信息检索服务396

11.5.2 Z39.50协议说明417

11.6 下一代Z39.50424

12 Web信息检索工具——搜索引擎427

12.1 搜索引擎的工作原理与结构427

12.1.1 信息采集428

12.1.2 信息标引429

12.1.3　索引数据库430

12.1.4　信息检索432

12.2　搜索引擎的分类433

12.2.1　目录式搜索引擎433

12.2.3　元搜索引擎435

12.2.2　Robot搜索引擎435

12.2.4　智能搜索引擎438

12.3　搜索引擎的检索功能441

12.3.1　基本检索功能442

12.3.2　高级检索功能444

12.3.3　与检索相关的功能445

12.4　信息采集Robot的实现447

12.4.1　Robot的组成模块447

12.4.2 Robot的搜索算法448

12.4.3 Robot的遍历策略449

12.4.4 Robot的专用协议451

12.4.5 Robot优化策略452

12.5　搜索引擎的发展453

12.5.1　第一代搜索引擎——基于关键词的检索453

12.5.2　第二代搜索引擎——基于超链接的检索455

12.5.3　第三代搜索引擎——基于概念的检索458

参考文献463