智能搜索引擎造句

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智能搜索引擎与数字图书馆个性化服务
Ghunt是智能搜索引擎。
信息检索是智能搜索引擎中的查询机制。
智能搜索引擎中用户兴趣模型分析与研究
( 2 )分析了当前搜索引擎的系统结构，给出了一个新的智能搜索引擎框架结构。
本文详细描述了中文智能搜索引擎中汉语自动分词模块的设计方案与实现方法。
针对以上问题，本文提出了一个智能搜索引擎的框架结构并对其中涉及的若干问题进行了详细的阐述。
一种新的研究趋势是结合领域知识和智能技术研究搜索引擎，即基于领域的智能搜索引擎( domain - basedintelligentsearchengine ) 。
摘要针对搜索引擎现存的不足，提出了基于神经网络的智能搜索引擎开发模型，并对该模型采用的相关技术进行了阐述。
针对web上的各种网页信息，如何有效地抽取出论文标题、作者姓名、摘要等相关内容以方便查询，是智能搜索引擎的主要任务之一。
用智能搜索引擎造句挺难的，這是一个万能造句的方法
首先，本文介绍了该智能搜索引擎的搜索子系统，搜索子系统可以完成对www网络资源、 bbs网络资源、 newsgroup网络资源的搜索，同时也支持智能元搜索。
网络蜘蛛是智能搜索引擎中首先需要解决的问题。本文利用web网页分布群聚性的特点，结合巩固学习方法，提出了一种新的启发式搜索算法。
智能搜索引擎采用机器学习的方法研究文本信息的自动搜集、抽取与分类等处理过程，由此可以减少大量人力资源的需求，并提高信息处理的效率和精度。
并对同义词识别的算法进行了深入的研究,利用基于语义体系的相似度算法实现智能搜索引擎中的同义概念的识别,和相关词语的联想搜索。
自动问答系统是集自然语言处理技术和信息检索技术于一身的新一代智能搜索引擎。问答系统包括问题分类、查询扩展、文本检索、答案抽取和答案选择排序,其中,问题分类和答案抽取最为关键。
在分析了中外搜索引擎的现状与不足，搜索引擎分类主题一体化进展以及网页主要特征的基础上，本文提出了针对中文网页特征的信息标引和组织方案，并利用相关网络技术，构建了一个实验性经济信息智能搜索引擎。
本文深入研究了智能搜索引擎中所使用的理论、算法与实现技术，采用巩固学习、隐马尔科夫模型( hmm ) 、朴素贝叶斯分类模型等机器学习方法在网络蜘蛛、信息抽取、文本预处理和信息检索等方面提出了若干新的算法，并建立了仿真平台和实验原型系统。
本文从目前发展迅速的搜索引擎技术的综述出发，结合中文智能搜索引擎技术的发展现状以及具体应用情况出发，根据项目要达到的目标逐步引出课题中心? ?汉语自动分词模块的设计与实现。
本文提出了一个智能搜索引擎系统结构，围绕智能化系统，增加了领域知识库和用户知识库，增强了用户接口界面的功能。指出必须要有知识库的支持才能使搜索引擎真正达到智能化效果。
本文首先通过对tbt文档结构和目前搜索引擎的发展现状,传统搜索引擎的结构,缺陷等等相关研究后,引入人工智能中的agent和ontology技术来应用于我们的面向技术贸易壁垒智能搜索引擎中,设计出了拥有良好的适应性和可扩展的智能搜索agent系统,给出了系统的体系结构,并介绍了系统的主要模块的基本功能和实现的关键技术。