4、基于交互式范式的网络信息检索

基于交互式范式的网络信息检索

1. 交互式查询确认

在网络信息检索中,遇到有歧义的关键词时,系统会与用户进行交互以明确其确切含义。例如,当查询中包含关键词“car”时,由于根据 WordNet,“car”有五种不同的含义,系统会向用户提出如下问题:
- “What do you mean by “car”?”
1. “4 - wheeled motor vehicle; usually propelled by an internal combustion engine”
2. “a wheeled vehicle adapted to the rails of railroad”
3. “a conveyance for passengers or freight on a cable railway”
4. “car suspended from an airship and carrying personnel and cargo and power plant”
5. “where passengers ride up and down”

对于关键词集中的每个歧义单词,系统都会提出类似的问题。

2. 语义搜索

2.1 动态语义网络(DSN)的构建

为了克服传统基于关键词的搜索引擎的局限性,向语义搜索引擎发展,采用了基于本体的技术。这里的本体通过动态语义网络(DSN)来实现,其构建步骤如下:
1. 选择核心词义 :用户选择关键词并确定其想要的词义(即对应的同义词集 synset)。例如,对于“car”,用户选择其某一种含

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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