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Cerca :: ContextGraph è un modulo perl per la diffusione del motore di ricerca di attivazione. Cerca :: ContextGraph è un modulo perl per la diffusione di Activation Search Engine.synopsis Utilizzo Ricerca :: ContextGraph; My $ cg = ricerca :: Contextgraph-> nuovo (); # Per prima cosa aggiungi alcuni documenti, forse tutti contemporaneamente ... My% Docs = ('First' => , 'secondo' => , ' terzo '=> {' serpente '=> 2,' constrictor '=> 1},); $ cg-> bulk_add (% doc); # o in un ciclo ... Foreach My $ Titolo (Keys% Docs) {$ cg-> Aggiungi ($ Titolo, $ docs {$ TITLE}); } # o da un file ... My $ cg = ricerca :: Contextgraph-> load_from_dir ("./myfiles"); # è possibile memorizzare un oggetto grafico per utilizzare in un secondo momento $ cg-> store ("memorizzato.cng"); # e recuperalo più tardi ... My $ cg = contextgraph-> Recupera ("memorizzato.cng"); # Ricerca # il modo più semplice my @ranked_docs = $ cg-> semplice_search ('arachidi'); # Torna indietro Entrambi i termini e documenti correlati per più potenza my ($ Docs, $ words) = $ cg-> ricerca ('serpente'); # Puoi usare un documento come query my ($ Docs, $ words) = $ cg-> find_similar ('primo documento'); # O puoi interrogare su una combinazione di cose my ($ Docs, $ words) = $ cg-> mixed_search ({docs => , termini => ); # Stampa fuori risultati Set di documenti restituiti foraggere i miei $ k (ordina {$ docs -> {$ b} $ docs -> {$ a}} tays% {$ docs}) {stampa "Documento $ k ha avuto pertinenza", $ Documenti -> {$ k}, "n"; } # Ricaricalo My $ New = Search :: ContextGraph-> Recupera ("Nome file"); Attivazione di diffusione è una tecnica ordinata per la creazione di motori di ricerca che restituiscono risultati accurati per una query anche quando non c'è una corrispondenza delle parole chiave esatte. Il motore funziona costruendo una struttura dati chiamata grafico di contesto, che è una rete gigante di documenti e nodi di termine. Tutti i nodi di documenti sono collegati ai termini che si verificano in tale documento; Allo stesso modo, ogni nodo termine è collegato a tutti i nodi del documento in cui si verifica il termine. Cerchiamo il grafico iniziando a un nodo di query e distribuendo una quantità impostata di energia nei suoi nodi vicini. Poi ricumentiamo, diminuendo l'energia in ogni fase, fino a quando questa energia di diffusione cade sotto una determinata soglia. Ogni nodo tiene traccia dell'energia accumulata, e questo serve come nostra misura di rilevanza. Ciò significa che i documenti che hanno molte parole in comune appariranno simili al motore di ricerca. Allo stesso modo, le parole che si verificano insieme in molti documenti saranno percepite come semanticamente correlate. Soprattutto con collezioni di documenti più grandi e coerenti, il motore di ricerca può essere abbastanza efficace al riconoscimento dei sinonimi e alla ricerca di relazioni utili tra i documenti. È possibile leggere una descrizione completa dell'algoritmo all'indirizzo http://www.nitle.org/papers/contextual_network_graphs.pdf.Il motore di ricerca fornisce richiamo espanso (risultati pertinenti anche quando non c'è nessuna corrispondenza della parola chiave) senza incorrere senza incorrere il tipo di computazionale e Problemi di brevetto posti da indicizzazione semantica latente (LSI). La tecnica utilizzata qui è stata originariamente descritta in una dissertazione del 1981 da Scott Preece. Requisiti: · Perl.

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