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Suchen :: contextgraph ist ein Perl-Modul zum Ausbreiten der Aktivierungssuchmaschine. Suche :: CONTEXTGRAPH ist ein Perl-Modul zur Verbreitung von Aktivierungssuchmaschine.Synopsis Verwenden Sie Suche :: Contextgraph; meine $ cg = Suchen :: contextgraph-> neu (); # Zuerst fügen Sie einige Dokumente hinzu, vielleicht alle gleichzeitig ... My% docs = ('erster' => , 'Sekunden' => , ' Dritte '=> {' schlange '=> 2,' constrictor '=> 1},); $ cg-> bulk_add (% docs); # oder in einer Schleife ... Foreach My $ Titel (Schlüssel% docs) {$ cg-> Hinzufügen ($ Titel, $ docs {$ title}); } # oder aus einer Datei ... My $ cg = Suchen :: contextgraph-> load_from_dir ("./myfiles"); # Sie können ein Graph-Objekt für spätere Verwendung von $ CG-> Store ("gespeichert.cng") speichern; # und abrufen später ... My $ cg = contextgraph-> abrufen ("gespeichert.cng"); # Suchen # Der einfachste Weg, meine @ranked_docs = $ cg-> einfach_search ('Erdnüsse'); # Bemerken Sie sowohl verwandte Begriffe als auch docs zurück für mehr Power My ($ docs, $ words) = $ cg-> suche ('schlange'); # Sie können ein Dokument als Abfrage verwenden ($ docs, $ Wörter) = $ cg-> find_similar ('erstes Dokument'); # Oder Sie können auf einer Kombination von Dingen abfragen, die meine ($ docs, $ words) = $ cg-> gemischt_search ({docs => , Begriffe => ); # Ausdruck des Ergebnissatzes von zurückgegebenen Dokumenten foreach My $ k (sort {$ docs -> {$ B} $ docs -> {$}} Keys% {$ docs}) {drucken "document $ k hatte Relevanz", $ docs -> {$ k}, "n"; . Der Motor arbeitet mit dem Aufbau einer Datenstruktur, die als Kontextdiagramm bezeichnet wird, dh ein riesiges Netzwerk von Dokumenten- und Begriffsknoten. Alle Dokumentenknoten sind an die in diesem Dokument auftretenden Bedingungen angeschlossen. In ähnlicher Weise ist jeder Bezeichnerknoten an alle Dokumentknoten angeschlossen, in denen der Begriff auftritt. Wir durchsuchen die Grafik, indem wir mit einem Abfrageknoten beginnen und eine eingestellte Energiemenge an seine Nachbarknoten verteilen. Dann versuchen wir, die Energie in jeder Phase zu verringern, bis diese verbreitete Energie unter einen bestimmten Schwellenwert fällt. Jeder Knoten verfolgt angesammelte Energie, und dies dient als Relevanzmaßnahme. Dies bedeutet, dass Dokumente, die viele gemeinsame Wörter haben, ähnlich wie der Suchmaschine erscheinen. Ebenso werden Wörter, die in vielen Dokumenten auftreten, als semantisch verwandt wahrgenommen. Insbesondere bei größeren, kohärenten Dokumentensammlungen kann die Suchmaschine bei der Erkennung von Synonymen und Finden von nützlichen Beziehungen zwischen Dokumenten ziemlich effektiv sein. Sie können eine vollständige Beschreibung des Algorithmus unter http://www.nitle.org/papers/contextual_network_graphs.pdf lesen.Die Suchmaschine gibt erweiterte RECALL (relevante Ergebnisse auch, wenn kein Keyword-Match vorliegt), ohne die Art von Computation und Patentfragen, die von latenter semantischer Indexierung (LSI) gestellt wurden. Die hier verwendete Technik wurde ursprünglich in einer Dissertation von 1981 von Scott Preece beschrieben. Anforderungen: · Perl.

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