64、网页数据管理:问答系统与隐藏网页搜索

网页数据管理:问答系统与隐藏网页搜索

1. 网页查询语言

网页查询语言采用了比半结构化方法更强大的数据模型,该模型能够捕捉文档结构和网页文档的连通性。这些语言可以利用不同的边语义,并且查询能够构建新的结构。不过,形成这些查询仍需要一些图结构方面的知识。

2. 问答系统

问答系统是一种从数据库角度来看有趣且独特的访问网页数据的方法。它接受自然语言问题,分析后确定具体查询,然后进行搜索以找到合适的答案。

2.1 问答系统的优势
  • 复杂查询支持 :允许用户用自然语言指定复杂查询,无需完全了解数据组织。
  • 直接答案返回 :搜索文档语料库并返回明确答案,而非可能相关的文档链接。例如,用搜索引擎搜索“President of USA”会返回网页链接和摘要,用户需从中寻找答案;而用自然语言问题“Who is the president of USA?”可能会返回总统名字的排名列表。
2.2 问答系统的类型
  • 封闭域系统 :在信息检索(IR)系统的背景下发展起来,目标是在定义明确的文档语料库中确定查询的答案。
  • 开放域系统 :将网络用作语料库,通过为网络数据源开发的包装器来获取问题的答案。一些问答系统包括Mulder、WebQA、Start和Tritus等,还有商业系统如Wolfram Alpha。
2.3 问答系统的一般架构
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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