Most natural language based document retrieval systems use the syntax structures of constituent phrases of documents as index terms. Many of these systems also attempt to reduce the syntactic variability of natural language by some normalisation procedure applied to these syntax structures. However, the retrieval performance of such systems remains fairly disappointing. Some systems therefore use a meaning representation language to index and retrieve documents. In this paper, a system is presented that uses Horn Clause Logic as meaning representation language, employs advanced techniques from natural Language Processing to achieve incremental extensibility, and uses methods from Logic Programming to achieve robustness in the face of insufficient data.
大多数基于自然语言的文档检索系统都使用文档组成短语的语法结构作为索引词。这些系统中的许多系统还试图通过应用某些规范化程序来减少自然语言的句法变异性。但是,此类系统的检索性能仍然令人失望。因此,某些系统使用含义表示语言来索引和检索文档。本文提出了一种使用Horn子句逻辑作为意思表示语言,使用自然语言处理的先进技术来实现增量可扩展性,并使用逻辑编程的方法来在数据不足的情况下实现鲁棒性的系统。 P>
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