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《现代图书情报技术》1997年第3期
神经网络技术在文献检索中的应用前景
牛耘朱献有
(中国科学院文献情报中心北京100080)
【摘要】神经网络是人工智能技术用于文献检索领域的一个主要分支。文中分折了神经网络的主要特
点,说明了在提高检索效率上存在着极大优势,并从对人的思维的适应性这一角度分析了它与超文本技术相结
合的前景。
【关键词】神经网络文献检索超文本人工智能
TheProspectoftheApplicationofNeuralNetworkin
TextRetrieval
NiuYunZhuXianyou
(TheDocumentationandInformationCentreoftheChineseAcademyofSciences)
【】
AbstractTheneuralnetworkisamainbranchofartificialintelligenceapplicationintext
.
retrievalTheadvantagesofitsmaincharactersthatcanimprovetheeffectivenessoftextretrieval
.,
areanalyzedFromtheviewoftheadaptabilitytopeople’sthinkingconventiontheprospectofthe
combinationoftheneuralnetworkandhypertextisdiscussedinthispaper.
用最少的已知信息高效、准确地查出所需文常复杂的网络系统。神经网络一般分为三个基本
献,一直是计算机信息检索系统所追求的目标。层:输入层、隐含层和输出层,隐含层还可细分为
面对由于已知信息量少所造成的查询路径与方若干层。各层神经元间用链连接。每条链都被赋
向的极大的模糊性,传统布尔逻辑的匹配检索方予一定的权值,经表示相应两神经元相互支持、
式已无法获得满意的效果。神经网络的大规模并相互关联的程度。神经元一般都有各自的活跃
行计算,启发式推理方法及高度的自学能力等特值,以表示它的活跃程度。知识就以权值和活跃
点则可能为上述目标的实现指明新的方向。值形式分布在各个神经元及其链上。
首先,让我们分析一下文献检索的特点。检并行计算是神经网络的主要特点之一。网络
索是一个循序渐进,逐步深入的思维过程。检索接收输入信息后,输入层各神经元按如下方法分
开始时,用户往往不能将自己的目的、要求用准别进行数据处理。
确的检索式表达出来,一般是先确定一个查询的
范围并以此作为基本起点,从这个起点出发根据
所得到的信息使自己的思维逐渐明晰起来,检索
也由此深入下去,最终得到所需结果。显然,计算
机对用户提问能否做出最积极的反应,对用户取
得好的检索结果是至关重要的。下面就分析一下
神经网络是如何适应这一要求的。
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