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Search Strategies for Large Document Searching

机译:大型文档搜索的搜索策略

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摘要

Google, Bing, and most of the other remaining search engines focus their algo-rithms and engineering efforts on combating spam and optimizing results so that when we search for recipes, movies, restaurants, music, news, or a basic topic overview, we get helpful results. Newer artificial intelligence initiatives, such as Google's RankBrain, increasingly focus on converting query words into concepts and related topics rather than matching actual words. The objective is to deliver search results that will be relevant for both common queries and unusual ones. However, since expert information professionals-people like us who are trying to dig deeply into the huge textual index of web-accessible information content-are a very small minority of web searchers, search engines do not optimize their algorithms and engineering efforts for us.
机译:Google,Bing和其他大多数其他搜索引擎将其算法和工程工作重点放在打击垃圾邮件和优化结果上,以便当我们搜索食谱,电影,餐厅,音乐,新闻或基本主题概述时,我们可以有益的结果。诸如Google的RankBrain等较新的人工智能计划越来越侧重于将查询词转换为概念和相关主题,而不是匹配实际词。目的是提供与常见查询和非常规查询都相关的搜索结果。但是,由于像我们这样的专家信息专业人员(试图在网络可访问的信息内容的巨大文本索引中进行深入挖掘的人)在网络搜索人员中所占的比例很小,因此搜索引擎无法为我们优化算法和工程设计工作。

著录项

  • 来源
    《Online》 |2016年第6期|54-56|共3页
  • 作者

    Greg R. Notess;

  • 作者单位

    Montana State University;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 13:37:36

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