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Information Retrieval Using Deep Natural Language Processing

机译:使用深度自然语言处理进行信息检索

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摘要

This paper addresses some problems of the conventional information retrieval (IR) systems, by suggesting an approach to information retrieval that uses deep natural language processing (NLP). The proposed client-side IR system employs a Head-Driven Phrase Grammar (HPSG) formalism and uses Attribute Values Matrices (AVMs) for information storage, representation and communication. The paper describes the architecture and the main processes of the system. The initial experimental results following the implementation of the HPSG processor show that the extraction of semantic information using the HPSG formalism is feasible.
机译:本文通过提出一种使用深度自然语言处理(NLP)的信息检索方法,解决了常规信息检索(IR)系统的一些问题。所提议的客户端IR系统采用“头驱动短语语法”(HPSG)形式,并使用“属性值矩阵”(AVM)进行信息存储,表示和通信。本文介绍了系统的体系结构和主要过程。实施HPSG处理器后的初步实验结果表明,使用HPSG形式主义提取语义信息是可行的。

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