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搜索引擎中的粒度问题

一.前言 传统的搜索引擎的定义,是指一种对于指定的查询(Query),能够返回与之相关的文档集合(Documents)的系统。而百度将这个定义更加丰富化,即搜索引擎能够帮助人们更方便的找到所求。这里的“所求”,比“文档”更加宽泛和丰富,比如一个关于天气的查询,直接返回一个天气预报的窗口,而非一篇关于天气的文档;再如一个关于小游戏的查询,直接返回这个小游戏的Flash页面而非简单的介绍性的文字。 百度对Query深刻的理解,源于自然语言处理技术在其中发挥的巨大作用。对搜索引擎而言,文本切分是最基础也是最重要的自然语言问题之一。今天,我们就来谈谈文本切分粒度与搜索引擎的关系。 本文后续章节组织如下:第二节介绍什么是文本的粒度,第三节讲述搜索引擎的基本原理与文本切分粒度的关系,第四节深入探讨粒度的属性与检索相关性计算,第五节小结。 二.文本粒度 什么是文本的粒度?我们用什么来衡量文本粒度?在回答这些问题前,让我们先看看以下几组词汇: 缠绵、崎岖、葡萄、乒乓 绿茶、篮球、红色、鼠标垫、起重机 打球、跳绳、炒菜、登山 笔记本电脑、高清机顶盒、IP电视 但是、然后、如果、非常 步步惊心、家的n次...

Golang 基于chrome浏览器语音识别web演示系统WebHTK开发之 引擎篇

要说引擎篇,也谈不上。底层语音识别的实现,是基于HTK开源语音识别工具:http://htk.eng.cam.ac.uk/#前面用过这个工具,也用JNI转成java可调用的接口,所以还算比较熟悉。这次引擎,也只是用cgo来转。HMM模型都是用HTK的工具训练好的,只要有数据,baidu,google上教程还是很多的,自带的HTKBOOK就是最权威的教程。 在实现阶段,主要就是用到三个工具:HCopy(提取特征),HVite(viterbi算法识别),HParse(制作语法词网)。看看都需要哪些文件: 这些文件中,只有上述三个HCopy.c,HVite.c,HParse.c还有main主函数,所以只要把三个main函数重命名下,传参仍不变,并修改下这三个文件中一些相同命名的函数(比方Usage这类的),再写个asr.h的头文件,把上述重命名的三个main函数加进去就ok了,asr.h: 1 2 3 4 5 #ifndef ASR_H int HCopy( int argc, char *argv[]); int HVite( int argc, char *argv[]); int ...

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