检索模型

摘要： 利用当前方法对移动互联网敏感信息安全检索时,忽略了对敏感信息的提取,不同类别的索引信息检索效率低、信息的正确检索量偏少。现提出多阶段攻击下移动互联网敏感信息安全检索方法。分析攻击者多阶段攻击行为,并以此为基础提取攻击行为下的敏感信息。设置加密密钥,构建贝叶斯网络信息检索模型。将模型中的敏感信息结点重新组成,根据重新组成的敏感信息结构,获取敏感信息权值,完成多阶段攻击下移动互联网敏感信息的安全检索。实验结果表明,所提方法的索引信息检索效率和正确检索数量均较高,验证了提出方法的精度高、安全性较强。

摘要： 对话模型是自然语言处理的重要方向之一.现如今的对话模型主要分为基于检索的方式和基于生成的方式.然而,检索方式无法回应语料库中未出现的问句,而生成方式容易出现安全回复的问题.鉴于此,提出融合检索与生成的复合对话模型,通过将检索方式与生成方式相结合来弥补各自的缺点.首先通过检索模块得到K个检索上下文以及所对应的K个检索候选回应.在多回应生成模块中进一步结合检索上下文得到若干生成候选回应.最后的候选回应排序模块分为预筛选与后排序两个步骤.预筛选部分通过计算输入问题与候选回应的相似度得到最优检索回应与最优生成回应,后排序部分进一步选出对于输入问题最合适的回答.实验结果显示,相对于传统模型,复合对话模型在BLUE指标上提升了6％,在多样性指标上提升了12％.

摘要： 针对当前数字图书馆信息检索模型存在精度低、误差大等难题,为了获得理想的数字图书馆信息检索结果,提出大数据分析技术的数字图书馆信息检索模型.首先,分析国内外数字图书馆信息检索相关文献,找到引起数字图书馆信息检索效果不好的原因;然后,收集大量数字图书馆信息检索的数据,并引入大数据分析技术建立数字图书馆信息检索模型;最后,采用具体数字图书馆信息检索实例分析所提模型的优越性.结果表明,文中方法的数字图书馆信息检索准确率要高于其他数字图书馆信息检索模型,克服了当前数字图书馆信息检索存在的一些问题.

摘要： 针对当前交通地理元数据检索模型受交通地理元数据文本数据集规模影响较大,存在平均检索精度较低、平均检索召回率不高、平均检索耗时较长等问题,研究建立了基于道路拓扑的交通地理元数据检索模型.模型设计了基于道路拓扑的交通地理元数据基础信息编码方法,将城市交通地理信息编码对象所覆盖的区域范围抽象为无差别的经纬度坐标集合,实现城市各类交通地理信息空间位置映射;在此基础上,通过提取交通地理元数据的主题特征向量,计算页面内容以及页面链接的主题相关程度,根据相关度计算结果将与主题相似度较低的页面过滤掉,并采用PageRank算法对判断页面链接的重要性,确定检索优先级,根据优先级顺序进行交通地理元数据检索.仿真结果表明,所建模型具有平均检索精度和平均检索召回率较高的优点,解决了当前模型受数据集规模影响较大的弊端,有效缩短了平均检索耗时.

摘要： 检索是目前使用十分广泛的一种了解和收集信息的方法。本文试图构建中文专利侵权检索系统,解决目前专利侵权检索的瓶颈问题.对于专利侵权的检索研究，不但要分析专利权利要求书的相似度，同时要考虑知识的相似度，因为两个专利可能仅仅一个字的差异而导致侵权的发生。然而何如根据不同的专利分类，确定专利的语言范围，是目前急需解决的问题。今后，将对专利权利要求书做进一步的研究。专利侵权检索模型的构建是具有重要的实用意义的。

摘要： 现有搜索引擎依靠的关键词技术所得到的查询结果相关性低，同时缺少语义的理解。针对这一问题本文引人本体论及相关技术，构建基于本体的检索模型。模型中先对用户的关心的领域信息进行本体表示，然后对检索得到的信息进行本体表示，在此基础上进行相似度计算。目的是通过领域本体的应用，使得检索模型有较高的查全率与查准率。

摘要： 目前的跨语言信息检索能够使用的方法有四种:查询词翻译的方法、文档翻译的方法、中间语言翻译方法和非翻译的方法.本文对这四种方法进行了简要介绍,提出它们的优缺点,并且提出了一种新的非翻译的方法——基于中间语义的方法.我们对提出来的方法进行了TREC跨语言语料库的试验,并且与单语言的信息检索模型进行了比较.试验证明我们的方法具有很好的性能和健壮性.

摘要： 针对传统维吾尔文搜索引擎缺乏语义信息的问题，提出一种基于领域本体的语义搜索模型。在建立本体概念与文档内容语义关联的基础上，实现了文档的自动语义标注和用户查询扩展:通过计算查询目标与文档间的语义相关度，对搜索结果进行排序。最后通过实验，验证了该模型的可行性和有效性。

摘要： 基于案例推理(CBR)方法是一种基于经验知识进行推理的求解方法.针对适航指令(AD)颁发与管理过程中积累的大量事故调查报告和决策经验,将CBR方法应用于AD颁发与管理决策支持.研究了AD案例的知识表达.应用字符型字段匹配和K一近邻方法(KNN,K-nearestneighbor)相结合的检索模型实现了案例检索和匹配：提出了AD颁发与管理决策支持系统案例库部分的结构,开发了原型系统并给出应用实例.

摘要： 本文针对个性化搜索的三个关键问题:用户信息搜集,用户信息库的动态更新与个性化检索算法,探索性地提出了基于Ajax用户行为跟踪方案,以会话为单位动态更新用户行为信息库策略与引入用户个性化文档的向量空问检索模型,在此基础上设计并实现了个性化搜索引擎实验系统。

摘要： 本文介绍了一个同时利用词语和义项来索引和检索文档的信息检索模型,称为"义项矩阵模型"SMM(Sense Matrix Model).利用词语和义项的关联提出了一种新的文档表示,即把文档表示成为一个term×sense矩阵,由此引进或建立起一步很有效用的数据分析技术,包括基于矩阵范数的文档相似度计算、文档向量和矩阵的离散余弦变换(DCT)、多维数据正交分解(MAD)等,并提出了一种新的、无需翻译或者模型训练集的跨语言检索和多语言文本分类的技术.另外,还讨论了对文档进行DCT的部分试验结果.

摘要： 概念之间的依存分析是提高信息检索性能的关键。相比概念关系的强弱而言,识别关系的类型更有意义。本文在Bootstrapping框架下,以"(地理)领属"。"(实体)功能"和"(动作)对象"三种语义关系类型为例,获得了构建上下文中两个概念特定关系的话义模扳,并开发了一个名为SPG的系统。本文的工作:(1)引入了生物信息计算中序列比对的方法两两生成相似上下文的模扳;(2)定义了新的模板评价机制估计模板的置信度。就这三种概念关系的识别而言,SPG获得的模板集合相比DIPRE系统获得了更高的正确率和覆盖能力。

摘要： 概念之间的依存分析是提高信息检索性能的关键。相比概念关系的强弱而言,识别关系的类型更有意义。本文在Bootstrapping框架下,以"(地理)领属"。"(实体)功能"和"(动作)对象"三种语义关系类型为例,获得了构建上下文中两个概念特定关系的话义模扳,并开发了一个名为SPG的系统。本文的工作:(1)引入了生物信息计算中序列比对的方法两两生成相似上下文的模扳;(2)定义了新的模板评价机制估计模板的置信度。就这三种概念关系的识别而言,SPG获得的模板集合相比DIPRE系统获得了更高的正确率和覆盖能力。

摘要： 概念之间的依存分析是提高信息检索性能的关键。相比概念关系的强弱而言,识别关系的类型更有意义。本文在Bootstrapping框架下,以"(地理)领属"。"(实体)功能"和"(动作)对象"三种语义关系类型为例,获得了构建上下文中两个概念特定关系的话义模扳,并开发了一个名为SPG的系统。本文的工作:(1)引入了生物信息计算中序列比对的方法两两生成相似上下文的模扳;(2)定义了新的模板评价机制估计模板的置信度。就这三种概念关系的识别而言,SPG获得的模板集合相比DIPRE系统获得了更高的正确率和覆盖能力。

摘要： 本发明提出了一种基于元数据模型的检索方法和一种基于元数据模型的检索装置，其中，基于元数据模型的检索方法包括：通过元数据模型将用户文档中的字段映射为索引字段；对所述索引字段进行schema动态匹配，得到查询结果文档；通过所述元数据模型将所述查询结果文档映射到所述用户文档的字段中。通过本发明的技术方案，在用户文档类型发生变更后，直接更新元数据模型即可，而不必更新索引服务器中的相关配置并重新加载，减少了更新复杂度，使开发工作更加简单高效，实现了以较少的资源提供更稳定的服务。

摘要： 本发明公开了一种基于主题模型的3D模型检索方法及其检索装置，所述方法包括以下步骤：将单词内容分布和文档分布分别输入LDA主题模型，并指定生成的主题个数，获取每个3D模型的主题分布向量；选择查询模型，计算查询模型与3D模型库中其余模型之间主题分布向量在欧式空间内的距离；将欧式空间内的距离升序排列，得到最终的检索结果。所述装置包括：第一获取模块、第二获取模块以及第三获取模块，通过该些获取模块，本发明克服了LDA主题模型忽略了空间信息的缺点，提高了检索性能。通过无监督学习利用隐含主题变量更加准确地描述了模型特征之间深层的结构联系。

摘要： 检索装置(10)取得以每个特征轴的信息量为基准对迁移源装置(20)中的特征量向量进行基变换而得到的第1数据。此外，检索装置(10)取得以每个特征轴的信息量为基准对迁移目的地装置(30)中的特征量向量进行基变换而得到的第2数据。检索装置(10)判定第1数据与第2数据是否相似，由此判定迁移源装置(20)是否适合作为迁移源。

摘要： 本发明提出了一种基于元数据模型的检索方法和一种基于元数据模型的检索装置，其中，基于元数据模型的检索方法包括：通过元数据模型将用户文档中的字段映射为索引字段；对所述索引字段进行schema动态匹配，得到查询结果文档；通过所述元数据模型将所述查询结果文档映射到所述用户文档的字段中。通过本发明的技术方案，在用户文档类型发生变更后，直接更新元数据模型即可，而不必更新索引服务器中的相关配置并重新加载，减少了更新复杂度，使开发工作更加简单高效，实现了以较少的资源提供更稳定的服务。

摘要： 本发明公开了一种基于主题模型的3D模型检索方法及其检索装置，所述方法包括以下步骤：将单词内容分布和文档分布分别输入LDA主题模型，并指定生成的主题个数，获取每个3D模型的主题分布向量；选择查询模型，计算查询模型与3D模型库中其余模型之间主题分布向量在欧式空间内的距离；将欧式空间内的距离升序排列，得到最终的检索结果。所述装置包括：第一获取模块、第二获取模块以及第三获取模块，通过该些获取模块，本发明克服了LDA主题模型忽略了空间信息的缺点，提高了检索性能。通过无监督学习利用隐含主题变量更加准确地描述了模型特征之间深层的结构联系。

摘要： 为解决现有图像检索方法检索效率低、可能会丢失一些有用或重要的细节信息、不能很好满足用户真正检索需求的技术问题，本发明提供了一种图像和语音的跨模态检索分类器模型、检索系统和检索方法。本发明构建了一个图像‑语音神经网络结构，利用图像及其语音描述之间的相关性作为监督信息，对深度神经网络进行训练，得到图像和语音关联关系的函数模型，从而实现图像和语音的跨模态检索，提高了图像检索效率和检索准确率，使检索过程中的人机交互变得更容易。

摘要： 本发明提供一种三维模型检索装置包括坐标矫正单元，其对第一模型进行坐标矫正；二维图像生成单元，用于获取完成坐标校正的第一模型的标准二维图像；二维图像处理单元，对第一模型的标准二维图像进行选区和去色处理，获得描述该第一模型的第一特征数据；特征获取单元，用于获取第二特征数据；特征匹配单元，其将第一特征数据和多个第二特征数据分别进行比对并计算第一特征数据和每个第二特征数据的相似度值；以及输出单元，其输出多个第二模型以及对应的相似度值作为检索结果；所述第二模型为三维模型。本发明还提供一种三维模型检索方法，本发明提供的三维模型检索系统以及三维模型检索方法具有可以快速获得检索结果，用户体验较好的优点。

摘要： 本发明提供了一种基于不对称深度离散哈希的快速图像检索方法、检索模型及模型构建方法，本发明方案考虑查询图像与数据库图像哈希码之间类内的紧致性以及类间的分离性，构建测度学习模型，通过深度学习及离散优化，以同时学习查询图像近似二值码以及数据库图像离散的哈希码；通过构建不对称哈希码学习框架，结合测度学习、深度学习及离散优化，针对数据库图像学习离散判别性的哈希码和针对查询图像训练一个深度卷积神经网络；从而使得哈希码类间最小汉明距离大于类内最大汉明距离。

摘要： 本发明提供了一种基于不对称深度离散哈希的快速图像检索方法、检索模型及模型构建方法，本发明方案考虑查询图像与数据库图像哈希码之间类内的紧致性以及类间的分离性，构建测度学习模型，通过深度学习及离散优化，以同时学习查询图像近似二值码以及数据库图像离散的哈希码；通过构建不对称哈希码学习框架，结合测度学习、深度学习及离散优化，针对数据库图像学习离散判别性的哈希码和针对查询图像训练一个深度卷积神经网络；从而使得哈希码类间最小汉明距离大于类内最大汉明距离。

摘要： 本申请公开了一种图像检索模型的训练和检索方法、装置、设备及介质，属于人工智能领域。图像检索模型包括嵌入向量网络和量化索引网络，图像检索模型的训练方法包括：获取用于训练图像检索模型的n个样本三元组；将n个样本三元组的基础特征向量输入嵌入向量网络；根据嵌入向量网络输出的特征向量的误差，筛选出用于训练量化索引网络的第一样本三元组集合；将n个样本三元组的基础特征向量输入量化索引网络；根据量化索引网络输出的量化索引的误差，筛选出用于训练嵌入向量网络的第二样本三元组集合；基于第一样本三元组集合训练量化索引网络，以及基于第二样本三元组集合训练嵌入向量网络。上述方法提高了图像检索的准确率。