Text Semantic Indexing Based on Concept Space
基于概念空间的文本语义索引

1 引言据统计,在现今的联机存储信息中,80％以上的信息以文本的形式存在。信息的多元化、复杂化,致使信息的自动索引成为急需解决的问题。本文研究的内容是建立一个基于概念空间的文本语义索引。目前的文本索引都是建立在文本空间,或关键词空间上的,而建立在概念空间上的索引具有条理清晰、人机界面友好、符合通常检索习惯等许多优势,这也是文本语义索引发展的方向。另外.在建立文本索引的过程中,国内外大多使用Hopfield神经网络联想的方法,本文首次使用直接聚类法代替了Hopfield神经网络联想功能,这样使得索引具有很好的可扩展性。基于语义关联度的文本索引可以广泛应用于Internet搜索引擎、数字图书馆、电子商务等众多领域中。建立文本索引的过程主要有以下几部分: 1)对文档分类,建立文档的概念空间,在概念空间的层次上组织文档并确定文档中出现的关键词。