文档介绍：在线教务辅导网:配套课件资源请访问在线教务辅导网信息存储与检索》第七章人工智能与自然语言检索本章目录第一节引言第二节人工智能技术第三节智能检索第四节自然语言检索第五节跨语言检索信息存储与检索》第一节引言人工智能技术在信息检索领域的应用,使其检索系统的智能化水平得到了显著提高。以自然语言理解技术为基础的信息检索系统将把信息检索从目前基于关键词层面提高到基于知识层面,对知识有一定的理解与处理能力。信息存储与检索》》(一)专家系统的特征(1)具备某个应用领域的专家级知识;(2)能模拟专家的思维;(3)能达到专家级的解题水平。信息存储与检索》(二)专家系统的工作原理专家系统的工作方式可简单地归结为:运用知识,进行推理。专家系统的组成部分包括知识库、推理机、知识获取、人机接口、数据库和解释机构。信息存储与检索》(一)数据挖掘的含义与标准数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。目前,数据挖掘的标准化包括以下三个标准:CRISP-DM;PMML;OLEDBForDM。信息存储与检索》(二)数据挖掘的功能自动预测趋势和行为。关联分析。聚类。概念描述偏差检测信息存储与检索》(三)数据挖掘的主要技术决策树法,输出结果容易理解,实用效果好,影响也较大。神经网络法,更适合用于非线性数据和含噪声的数据,在市场数据分析和建模方面有广泛的应用。遗传算法,适合于聚类分析,它简单而且优化的效果好。统计分析方法是利用统计学、概率论的原理对数据库中的信息进行统计分析,从而找出它们之间的关系和规律。信息存储与检索》