28、藏文信息检索与微博热点发现技术研究

藏文信息检索与微博热点发现技术研究

1. 藏文信息检索技术

1.1 背景与目标

在互联网信息爆炸的时代，用户在搜索信息时面临着海量数据的困扰，他们希望能够在极短的时间内找到对自己有用的信息。统计数据显示，用户等待网页响应的时间通常为 7 秒，超过这个时间，用户就会放弃当前页面，转向其他网页。因此，如何在最短的时间内响应用户的请求，成为了每个搜索引擎的关键任务。而提高搜索速度的关键技术之一就是索引技术。目前，还没有专门针对藏文的搜索引擎，传统的藏文文本索引模型基于藏文音节，效率有待提高。为了解决这些问题，我们提出了一种结合形态和句法线索的藏文信息检索技术模型。

1.2 藏文文本索引模型

1.2.1 藏文分词

藏文是一种拼音文字系统，有 30 个辅音和 4 个元音，这些字母组成音节，音节再组成单词。音节之间用符号“.”分隔，句子以符号“”结尾。我们使用网络爬虫程序抓取大量网页，并将其保存为文本文件，去除头部信息后，将内容保存到一个文本文件中。可以建立比单词和文本单元粒度更大的向量空间。例如，对于句子 ”//
//” 。

1.2.2 基于词的向量空间模型

向量空间模型在文本索引中被广泛应用。我们以藏文单词为单位创建向量空间模型。其基本思想是：文本空间由大量的 n 个文档组成，每个文档由大量的单词组成，向量空间模型可以表示为 n 个索引文档，即 Document（1d, 2d, ···, nd ），m 个索引词 Term（1t, 2t, …, mt ），从而形成一个 m×n 矩阵：

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