第05章 检索模式扩展
信息检索概论05-2CNKI
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安徽工业大学图书馆信息检索教研室
2）中国博士学位论文全文数据库
China Doctoral Dissertations Full-text Database（CDFD） • 该库是目前国内相关资源最完备、高质 量、连续动态更新的中国博士学位论文 全文数据库。收录全国985、211工程等 重点高校，中国科学院、社会科学院等 研究院所的博士学位论文。截止2012年 3月，收录来自397家博士培养单位的博 士学位论文全文文献 19.4万多篇。
1
CNKI概述
2 CNKI数据库检索指南
安徽工业大学图书馆信息检索教研室
中国知识资源总库（CNKI）
安徽工业大学图书馆信息检索教研室
5.2 中国知识资源总库—CNKI
• • • • • • • • • 5.2.1 CNKI概述 新平台 /kns/default.htm 老平台 /index.htm 十大专辑 主要数据库 5.2.2 KDN知识发现网络平台暨KNS60简介 5.2.3 CNKI数据库检索指南 5.2.4 其它常用功能 5.2.5 个性化定制服务
安徽工业大学图书馆信息检索教研室
5.2.1 CNKI概述
• 《中国知识资源总库》是一个大型动态知识库、 知识服务平台和数字化学习平台。目前，《总库》 拥有国内9000多种期刊、620多家博士培养单位优 秀博硕士学位论文、73万篇全国二级以上学会/协 会的重要会议论文、700多种报纸、2000余种年鉴、 3000余种工具书、标准、专利、科技成果、政府 文件、互联网信息汇总以及国内外上千个各类加 盟数据库等知识资源。 • 《总库》中数据库的种类不断增加，数据库中的 内容每日更新，每日新增数据上万条。
• 智能检索、复合排序
《计算机检索概论》课件
计算机检索系统组成
硬件
包括服务器、存储设备 、网络设备等，用于支 持系统的运行和数据存
储。
软件
包括检索软件、数据库 管理系统等，用于实现 信息检索和数据管理功
能。
数据库
存储各种信息资源的数 据库，是计算机检索系
统的重要组成部分。
人员
包括系统管理员、信息 检索员等，负责系统的
维护、管理和使用。
计算机检索系统分类
系统响应时间
衡量系统性能的重要指标，反 映系统处理速度和网络传输速 度。
用户友好性
包括界面设计、操作便捷性、 个性化服务等，影响用户的使 用体验和满意度。
数据质量与更新频率
反映数据资源的可靠性和时效 性，对检索结果的质量有重要
影响。
03 计算机检索技术
CHAPTER
布尔逻辑检索
布尔逻辑检索是计算机检索中最基本的技术之一，它利用布尔运算符（ AND、OR、NOT）对检索词进行逻辑组配，以缩小检索范围，提高检 索的准确性和查全率。
学术研究领域应用
1 2
学术论文检索
计算机检索系统能够快速、准确地检索学术论文 ，为学者和研究人员提供丰富的学术资源。
学科发展趋势分析
通过计算机检索和分析学术论文，可以了解学科 发展趋势和热点，为研究提供方向和思路。
3
学术评价体系构建
基于计算机检索的学术评价体系能够客观地评价 学术成果的质量和影响力，促进学术健康发展。
云存储
利用云计算存储技术实现海量数据的分布式存储和管理，提高数据 的安全性和可靠性。
云安全
通过云计算技术提供安全可靠的数据保护和隐私保护，保障用户的信 息安全和隐私权益。
谢谢
THANKS
浅谈信息检索中的查询扩展技术
浅谈信息检索中的查询扩展技术滕菁武汉大学信息管理学院【摘要】随着计算机技术、大容量的硬盘存储器以及可共享信息的网络导致人们可利用的数据越来越庞大，为了发掘信息，为人们所用，诞生了信息检索技术。
本文介绍了信息检索的理论以及工作步骤，在总结了前人研究的工作基础上，详细的阐述了关键步骤使用的查询扩展技术。
【关键词】信息检索查询扩展技术一、引言随着计算机、互联网技术的快速发展，其应用越来越广泛，因此，互联网络上的信息也日益增长，网络技术的应用大大的拓宽了人们日常生活中获取信息的通道，但是，海量的信息虽然为人们的工作、生活和学习带来极大的便利，但是也给人们带来了极大的困扰，使得人们在泛滥的海量信息利用过程中，无从下手，不知所措。
目前，如何从海量信息中检索出有用的信息，已经成为诸多科学研究者的研究热点，成为信息检索领域的一个重要的课题。
搜索引擎的诞生为人们进行信息检索提供了便利的工具，但是，由于信息检索过程中，搜索引擎面对的是用户输入的信息，由于各种用户的学识不一，因此其递交的查询信息表达不完整，与网络上的文档信息无法匹配，无法发挥信息检索的优势。
未解决这个问题，一些学者提出了查询扩展技术，该技术可以使用相应的方法和策略，初始化用户查询词，对其进行重构和扩展，从而可以大大的改善信息检索性能，提高信息检索结果的准确性。
本文详细的介绍了现代信息检索理论和相关的查询扩展技术，为人们进行信息检索提供参考，具有非常高的应用价值。
二、信息检索理论信息检索技术以一定的数据组织方式，对数据进行组织和排列，并针对用户的需求定义等输入，查找用户需要的文献信息。
信息检索的本质是用户根据自身的需求，使用检索方法，查找需要的信息，目前在信息检索的过程中，提高信息检索的效率和有效性成为诸多科学工作者研究的重点，许多研究科学工作者已经提出了很多的信息检索分析方法。
信息检索的过程通常由以下几个基本的步骤组成：１．分析检索课题。
信息检索开始，需要审视课题涉及的相关内容。
搜索中的Query扩展技术（二）
搜索中的Query扩展技术（二）一、前言这一期我们继续来聊Query扩展的问题，在上一期我们梳理了目前Query扩展技术可以大致分为相关性建模和翻译模型建模两种思路。
（传送门：搜索中的Query扩展技术)在介绍现有Paper工作的同时，结合我们自身场景，如果对文档能够构建概述主旨的concept短语。
那么利用文档中的entity与concept就可以使用贝叶斯一众的概率模型构建一个相关性网络。
随后在Query端，完成实体链接，获取其中的entity，最后利用相关性模型就可以实现Query扩展的功能。
在此基础上，本文将讨论如何进一步改进扩展效果，以及目前在该领域都有哪些工作思路可以借鉴。
二、相关模型 or 生成模型？看到上图，细心的同学一定发现了，相关性模型的基础是Query 中的term，或者如我们使用的entity。
如果Query较短，比如仅包含一个单一实体时，这类方法是比较适合的。
但是当Query较长，包含复杂语义时，再使用相关性模型做Query扩展可能会造成语义偏差过大的情况：所以，我们的结论是，可以根据Query的长度来选择扩展的策略。
当Query较短时，仅包含单一实体时，用户并没有表达出明确的搜索意图，除了满足字面匹配的准确性，Query扩展是为了补充近似于“推荐”的功能；而对于长Query的情况，文本中不仅出现单个实体词，也会存在多个实体，并相互作为限制词、定语，或者描述实体词的属性等。
总的来说，Query越长，用户的意图越聚焦，希望获取的内容越具体，这种情况下，Query扩展是为了实现在准确捕捉语义后，扩展出相同语义的不同表述。
三、捕捉复杂语义所以，当Query存在复杂语义时，具体需要解决哪些问题呢？我们总结了以下三个方面：a. Query中包含多于一个的实体词，或包含除实体词以外的文本。
这种情况通常表达的是对某个实体附加了限定条件（如：HP的治疗方案），或者在表达与多个实体相关的事件（如：上海疫情）。
信息资源(文献)检索与利用
第二节 信息资源概论
信息资源(Information Resources )的类型
（1）按加工程度划分
零次信息资源：指未向社会公开和正式报道，只供一定范围内使用的信息资源， 如手稿、私人笔记、会议记录、设计草稿等。 一次信息资源：指以科学研究、研制成果、生产或产品信息等为基础撰写的， 未经他人加工重组，通过某种方式向社会公开发布或报道的信息资源，如专著、 教材、学术论文、科技报告、专利说明书等。 二次信息资源：指将一次信息资源按照一定的归纳、整理方法组织起来，以此 检索一次信息资源，如目录、题录、文摘、索引等。 三次信息资源：对一、二次信息资源进行有效筛选、组织、评价后，按照一定 的知识门类、知识专题综合加工、整理而成的信息资源。比如百科全书、年鉴、
(1)按信息处理层次分：书目数据库、文摘数据库、 全文数据库。 (2)按收录的文献类型划分：期刊论文数据库、书 目数据库、图书全文数据库、专利数据库、学位 论文数据库、科技报告数据库和产品数据库。 (3)按媒体形式分：文本数据库、数值数据库、声 像数据库和多媒体数据库。 (4)按服务模式划分：单机数据库、联机数据库和 网络数据库
2808076本课程的主要内容第一篇基础篇第一章基础理论知识第二章文献信息检索方法第三章参考工具书第二篇资源篇第四章电子图书及报纸的检索与利用第五章国内数据库资源第六章国外数据库的类型及其举要第七章检索类数据库第八章网络搜索引擎第三篇实践篇第九章信息资源综合利用第十章信息咨询与信息服务第十一章学术论文开题与写作第十二章学术资料积累与个人文献管理软件第一篇基础篇一开课目的二文检课与专业课的关系三本课程的主要内容四文检课的特点和学习方法重点
信息检索语言的类型
表述文献外表 特征的语言 检 索 语 言 表述文献内容 特征的语言
[管理学]信息检索课件东北大学_OK
![[管理学]信息检索课件东北大学_OK](https://img.taocdn.com/s3/m/b5980eb469eae009591bec8d.png)
• 大规模的测试表明，对数tf因子的效果最好
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反比文献频率idf
• 在许多篇文献中出现的项的区分度小于仅在很少几篇文献 中出现的项
• 这表明应该用一个依项在其中出现的文献数目单调递减函数来评 估项的重要性
• 基于这个原因，人们提出反比文献频率因子，简称idf因子
• 一般用log(N/nk)或各种变形来计算。 • 其中，N是文献总数，nk是第k个特征项在其中出现的文献数，称
为项的文献频率
23
tf.idf
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tf.idf
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tf.idf 示例
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tf.idf 示例
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向量空间模型评价
• 使用了更高级的数学工具，同样清晰 • 标引词加权 • 相似度有强弱之分 • 可以排序 • 结果数量可控
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• 标引词只有二值权重 • 标引词相互独立 • R的确定
• 人工干预 • 随机
概率模型评价
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43
9
{D1, D2 , D4 , D6} ({D1, D2 , D3, D6}{D3, D5}) {D1, D2 , D6}
布尔模型评价
• 简单，定义清晰 • 文本或者相关或者不相关，没有强弱之分 • 将文本分为两个集合，相关的，不相关的，因此不需要排序 • 可能会导致结果非常少或者非常多
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布尔模型的实现
• R（排序）
• 对于每个标引词ki，得到一个文本的集合Dki＝{dj|wi,j=1}
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• 在结果集合里的文本是相关的，其他是不相关的
基本概念
• 文献（Document）
大模型构建知识库检索的架构和功能
大模型构建知识库检索的架构和功能示例文章篇一：《大模型构建知识库检索的架构和功能：我的奇妙发现之旅》嗨，大家好！我是一名对大模型充满好奇的小学生。
今天呀，我想跟你们聊聊大模型构建知识库检索的架构和功能，这可超级有趣呢！我第一次接触到大模型的时候，就像走进了一个超级大的魔法城堡。
里面有各种各样神奇的东西，而知识库检索就像是这个城堡里的寻宝地图。
我想知道这个寻宝地图是怎么绘制出来的，也就是知识库检索的架构到底是什么样的。
我去问了我的科学老师。
老师说呀，大模型的知识库检索架构就像是一个超级复杂的大树。
树的根部呢，是最基础的知识数据，就像是大树扎根在土里一样，这些基础数据非常重要。
比如说那些基本的数学公式、语文的字词知识等等。
然后树干就是把这些基础数据连接起来的部分，就像是一个大管道，让知识能够在里面流动。
那树枝呢？那就是不同类别的知识分支啦。
就像我们数学里有几何、代数这些分支一样。
每一个小树枝上挂着的树叶，就是具体的知识点啦。
我当时就想，这可真酷啊！可是这只是个大概的架构，具体是怎么让我们能找到想要的知识呢？这就涉及到功能啦。
我有一个小伙伴叫小明，他特别聪明。
我们一起做一个关于动物习性的研究项目的时候，就用到了大模型的知识库检索功能。
我们想知道为什么长颈鹿的脖子那么长。
我们在大模型的检索框里输入了“长颈鹿脖子长的原因”，然后哇，一下子就出来好多信息呢！这就像是我们在那个知识大树里直接找到了写着“长颈鹿脖子”的那片树叶。
大模型的知识库检索功能就像是一个超级智能的小助手。
它能够快速地在那一大堆知识里找到我们需要的东西。
这让我想到了在图书馆找书。
我们在图书馆里要从那么多书架中找到我们想要的那本书，可费劲了。
可是大模型的检索功能就像是图书馆里有个超级小精灵，一下子就把我们要的书送到我们面前。
我还发现，大模型的知识库检索功能还能根据我们的提问进行智能联想呢。
有一次我在想关于古代建筑的事情，我输入了“故宫的建筑特色”，然后它除了给我关于故宫建筑特色的知识，还推荐了一些其他古代宫殿建筑的知识。
第五章 文本索引和搜索
记录表 15, … 8, … 6, 12, … 5, … …
信息组织、存储与检索
以文本为记录表
记录表既可以存储文本中单词的编号位置，也可以指向 单词首字母的字符位置，还可以是其所在的文本编号，下 图是一个以文本为记录表的情况
信息组织、存储与检索
倒排文档的使用
词汇表检索
将出现在查询中的单词分离出来，并在词汇表 中进行检索；
记录表检索
检索出所有找到的单词对应的记录表；
记录表操作
对检索出的记录表进行处理，实现短语查询、 相邻查询或布尔查询等。
信息组织、存储与检索
倒排文档的建立— 基于内存
基于内存的建立倒排文档算法
输入：文档集合 输出：基于文档集合的倒排文档 算法：
1.初始遍历文档集合，对于每一个单词w，统计包含 该单词的文档数fw； 2.在内存中建立长度为 fw 的数组，并且对每一个 w词表 单词w生成指向其记录表块首的指针pw； 3.第二次遍历文档集合，对每个文档d中的每一个单 词w，在pw中追加文档d的序号， pw后移。
信息组织、存储与检索
文本检索技术—布尔检索
AND
OR NOT
信息组织、存储与检索
布尔检索
布尔逻辑运算符
逻辑与：”AND” 或”*” 逻辑或： ”OR” 或”+” 逻辑非： ”NOT” 或”-”
使用布尔运算符注意事项
运算执行顺序：NOT>AND>OR;先执行括号内的 逻辑运算； 使用规则：不同检索工具规则不同
信息组织、存储与检索
倒排文档的更新—删除
倒排文档更新就是一个删除操作，后面跟着一 个插入操作 为了支持删除操作，需要维护一个前向索引 (forward index)来记录文档中包含的词
信息检索相关反馈及扩展[4]
![信息检索相关反馈及扩展[4]](https://img.taocdn.com/s3/m/8f0c78f34693daef5ef73da3.png)
量。 目前认为，各种变形的效果基本相当。
中国科学院研究生院课程2007 15
di ∉R
Rocchio公式的优缺点
优点：
计算简单 实验结果有效
缺点：
多种选择，缺乏优化策略
中国科学院研究生院课程2007
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不同模型下的查询扩展
向量空间模型中基于用户相关反馈的查 询扩展 概率模型中基于用户相关反馈的查询扩 展
中国科学院研究生院课程2007
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不同模型下的查询扩展
向量空间模型中基于用户相关反馈的查 询扩展 概率模型中基于用户相关反馈的查询扩 展
中国科学院研究生院课程2007
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向量空间模型中的查询扩展
标准Rocchio公式
qm
∑ = αq + β
i∈R
di
nR
∑ −γ
i∉R
di
nR
修改后的查询向量是原有查询向量、相关文档的平均 文档向量及不相关文档的平均文档向量的加权求和。
中国科学院研究生院课程2007
3
相关反馈(Relevance Feedback)
用户或系统模拟用户对检索的结果的相关性进行判定
显式相关反馈(Explicit RF)或者叫做用户相关反馈(User RF)： 用户显式地参与对检索结果的判定过程。 隐式相关反馈(Implicit RF)：系统通过跟踪用户的鼠标或键盘 等动作来对检索结果进行判定。 伪相关反馈(Pseudo RF)或者叫做盲相关反馈(Blind RF)：不考 虑用户的因素，而是计算机自动地进行一些判定假设。比如 假设返回结果的前N篇是相关的，剩下的都不相关。
增删term
如：“计算机” “计算机 电脑” “科学院2 研究生1”
检索增强扩展大模型
检索增强扩展大模型近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功。
然而，由于预训练模型的尺寸和参数量逐渐增大，使用这些大模型进行检索工作变得越来越困难。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的方法，即检索增强扩展大模型。
检索增强扩展大模型（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合检索和生成的方法，可以用于对大规模预训练模型进行增强，以提高其检索能力。
RAG模型结合了传统的检索模型和生成模型的优点，可以在处理大规模数据时提供更高效的搜索和生成能力。
RAG模型的核心思想是将检索模型和生成模型相结合，以实现更准确和高效的信息检索。
在RAG模型中，首先使用传统的检索模型对大型语料库进行搜索，找到与查询相关的文档。
然后，通过生成模型对这些文档进行进一步的生成和整理，以提取出与查询相关的信息。
通过这种方式，RAG模型能够同时兼顾检索的准确性和生成的多样性。
为了实现RAG模型，研究人员提出了一种新的预训练方法，即Dense Retrieval Pretraining（DRP）。
DRP模型通过使用密集检索技术，将传统的稀疏检索模型转化为密集向量表示，从而提高了检索的准确性和效率。
同时，DRP模型还引入了多任务学习和对抗训练等技术，以进一步提升模型的性能。
除了DRP模型，研究人员还提出了一种新的生成模型，即Reformulation-Aware Generation（RAG）模型。
RAG模型通过引入查询重述机制，可以将查询重述为更容易理解和生成的形式，从而提高生成的准确性和多样性。
同时，RAG模型还引入了自适应注意力机制和生成-检索协同训练等技术，以进一步优化生成的结果。
通过将DRP模型和RAG模型相结合，研究人员成功地构建了检索增强扩展大模型。
实验证明，这种模型在信息检索任务中取得了显著的改进。
与传统的检索模型相比，RAG模型能够提供更准确和多样的搜索结果。
扩大文献检索的范围的方法
扩大文献检索的范围的方法
文献检索作为了解当前社会科学研究状况的重要工具，其质量层次决定了研究成果质量和水平。
拓展文献检索范围，让更多优秀论文得到公正评价，是提高广大研究者质量和文献可读性的有效途径。
而随着互联网快速发展，资源繁多、分布不均、日益丰富的现象也凸显出网络检索覆盖范围不齐的问题。
因此本文旨在探讨如何在互联网的基础上，有效扩大文献检索的范围。
首先要充分利用元搜索技术，提取查询不到的相关文献。
扩大目标检索数据库的范围，从知名的文献数据库、扩展数据库和行业特定数据库中找到更多有价值的信息。
同时，可以采取人工搜索的方法，借助谷歌等搜索引擎，对该领域百度百科百度知道等进行深入检索，搜集潜在的更多有价值的信息。
另外，为了提高文献检索的准确性，需要运用智能搜索引擎，识别网络信息质量，建立网络语义检索体系，利用结构信息提取网络数据，推动智能检索、智能抓取技术，增强用户和机器间交互，提升文献检索的命中率和覆盖率。
最后，可以借助RSS流动技术，可以让用户实时观测指定平台内信息及文献变动，定期了解最新文献更新信息，加快文献归纳和分析的效率和准确性。
总之，借助互联网的普及和发展，我们可以有效的拓展文献检索的范围，使更多的优秀文献体现出来，带动研究价值的提升。
凡事必须以技术支撑为前提，才能实现文献检索效率的提升，实现知识管理的全面发挥。
智能检索中基于生成式模型和伪相关反馈的查询扩展方法
智能检索中基于生成式模型和伪相关反馈的查询扩展方法一、研究背景和意义随着互联网的快速发展，信息量的爆炸式增长使得人们越来越难以从海量的数据中快速准确地找到所需的信息。
智能检索技术作为解决这一问题的关键手段，已经在各个领域得到了广泛的应用。
当前的智能检索系统在处理复杂查询和长尾问题时仍面临着诸多挑战，如语义理解不足、召回率低、准确性差等问题。
为了提高智能检索系统的性能，研究者们提出了许多方法，如基于词向量的检索模型、知识图谱融合等。
尽管这些方法在一定程度上提高了检索质量，但仍然存在一定的局限性。
生成式模型作为一种强大的自然语言处理技术，近年来在文本生成、摘要生成等领域取得了显著的成果。
将生成式模型应用于智能检索领域尚处于起步阶段，本研究旨在探索将生成式模型与伪相关反馈相结合的方法，以提高智能检索系统的查询扩展能力。
通过引入生成式模型，可以更好地理解用户查询的真实意图，从而提高检索结果的相关性和准确性。
利用伪相关反馈机制对生成式模型进行训练和优化，有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。
本研究具有重要的理论和实际意义。
1. 智能检索技术的现状和发展趋势随着互联网的快速发展，信息量的爆炸式增长使得人们越来越难以从海量数据中快速准确地找到所需信息。
为了应对这一挑战，智能检索技术应运而生，并在近年来取得了显著的发展。
智能检索技术主要包括基于内容的检索(CBIR)、语义检索、问答系统、推荐系统等。
这些技术在提高检索效率、准确性和用户体验方面发挥了重要作用，为用户提供了更加便捷的信息检索服务。
尽管智能检索技术取得了一定的成果，但仍然面临着许多挑战。
传统的检索方法往往过于依赖关键词匹配，忽视了语义和上下文信息的重要性，导致检索结果的准确性和相关性有限。
由于知识库的不断扩展和技术的不断进步，检索系统需要不断地更新和维护，这无疑增加了系统的复杂性和维护成本。
随着大数据时代的到来，如何有效地利用海量数据进行智能检索也是一个亟待解决的问题。
查询扩展
全局分析
3. 基于潜在语义索引( LSI)的查询扩展技术
• 思想：通过使用检索词的共现信息进行奇异值分解 ( SVD) ，来发现检索词之间的重要关联关系, 计算出上下 文相似的词，实现查询扩展。 • 优缺点：提高查全率，但查准率有所降低；对同义词解决 较好, 但对一词多义问题只能部分解决。
局部分析
基于社会标签的查询扩展
• 思想：利用用户收藏的标签，提取标签中的关键词，对标 签进行聚类分成若干兴趣类，再度查询时，根据用户查询 所属类别的关键字进行扩展。 • 优缺点：用户主动收藏的标签可以根本的反应用户兴趣。
基于语义概念查询扩展技术
• 传统的查询扩展忽略了语义及概念语义之间的关联扩展，不能从根本 上表达用户查询意图。这就需要从语义概念层面上对查询进行扩充。 • 分类：基于大规模语料库和基于语义关系/语义结构。 • 基于大规模语料库的方法，主要利用词语的共现性大则相关度也大的 规律，计算词语的相关性，实现扩展。 • 基于语义关系/语义结构的方法，主要利用语义词典等工具，计算词 语之间的相似、相关度，实现扩展。
Thank you！
查询扩展技术的作用
• 该技术指的是利用计算机语言学，信息学等多种 技术，在原用户查询词的基础上通过一定的方法 和策略把与原查询词相关的词、词组添加到原查 询中，组成新的、更能准确表达用户查询意图的 查询词序列，然后用新查询对文档重新检索，从 而改善信息检索中的查全率和查准率低下的问题， 解决信息检索领域的词不匹配问题, 弥补用户查询 信息不足的缺陷。
• 思想：首先建立语义空间，从中提取出与用户查询语义相 似或相关的词，实现对用户查询的语义扩展。 • 现在很多人利用统计共现概率的方法计算查询词的相关词， 从而实现查询扩展。在这个过程中，有些还加入反馈技术， 调整查询词，使扩展后的查询词更符合用户的需求。
《数字化设计与制造》第05章
➢ 工艺人员在进行工艺过程设计时，首先通过阅 读工程图纸获取有关工艺设计所需的产品设计 信息。
23
第二节 计算机辅助工艺规划技术
二、CAPP系统的基本组成
1．产品设计信息输入 ➢ 对于CAPP系统，必须将这些有关的产品设计
– 将原材料或半成品加工成产品的工作、方法、技术等。 ➢ 工艺规划
– 优化配置工艺资源，合理编排工艺规程的过程。 – 一般包括零件机械加工工艺设计和产品装配工艺设计。
3
第一节 概述
一、产品工艺规划及管理
➢ 工艺规划目标 – 定义实用的可操作的机械加工或产品装配 过程 – 可用资源作为约束以确定成本和生产率
27
➢ 传统的CAPP系统通常包括三个基本组成部分， 即 ✓产品设计信息输入 ✓工艺决策 ✓产品工艺信息输出
22
第二节 计算机辅助工艺规划技术
二、CAPP系统的基本组成
1．产品设计信息输入
➢ 工艺规划所需要的最原始信息是产品设计信息。 对于机械加工工艺过程设计而言，这些最原始 信息是指产品零件的结构形状和技术要求。
✓ (Ⅲ)研究产品分解成装配单元的方案，以便组织装
配工作的并行、流水线作业。装配单元可分为零件、
组件、部件和机器四种等级。
9
第一节 概述
一、产品工艺规划及管理
2．产品装配工艺设计
• (2)确定装配组织形式：装配组织形式分为固定式和移 动式装配两种。 ✓ 固定式装配直接在地面上或装配台架上进行，工作 地点不变； ✓ 移动式装配的工作地点不固定。由小车或输送带等 实现其移动。
✓ (2)生成式方法(GenerativeApproacL)：生成式
利用智能检索系统中一站式浏览界面中的关键词扩展工具进行关键词扩展
利用智能检索系统中一站式浏览界面中的关键词扩展工具进行关键词扩展摘要：智能检索系统自 2021 年上线以来，已逐步取代 S 系统成为专利审查的主要检索系统。
该系统覆盖了 S 系统的核心功能，同时新增语义检索、融合检索、一站式浏览、机器翻译等体现智能化特点的功能。
然而，对于一站式浏览的界面中，有一个关键词的一栏，能够对关键词进行扩展，采用此功能时，当审查原遇到不熟悉的领域案件时，可以通过该功能扩展关键词，从而提升检索效率。
关键词：检索一站式浏览关键词引言对于检索而言，非常重要的一步的就是要采用准确的关键词从而限定最准确的检索范围，然而对于关键词而言，很多关键词的使用如果不当会非常容易发生漏检的问题，虽然分类号是我们在检索时首先使用的检索要素，然而考虑到文献量，不可避免的会使用到关键词，因此如何使用准确的关键词成为了大家的检索效率的重要一环。
在《智能化升级系统（检索部分）用户手册》中指出，一站式浏览的功能具有关键词扩展的功能[1]，而审查员在平式检索的过程中很少会用到一站式浏览的功能，因此多多挖掘该功能具有重要意义。
在智能检索系统的使用与研究中，在一站式浏览的界面里，确实发现了关键词的显示栏，也可以在该显示栏中进行关键词扩展。
下面结合具体案例，展示一站式浏览的关键词扩展的获取，并将该方法获取的关键词与常规的辅助工具中的关键词扩展工具所获得的关键词进行对比，以验证该方法获取的关键词的准确性和有效性。
一、案例分析本申请涉及一种太阳能电池背板用耐候光固化涂料，权利要求1如下：1.权利要求 1 .一种电子束固化的耐候氟涂料，其特征在于，包括以下质量份数的原料：主体树脂：40-65份；颜填料：20-50份；活性稀释剂：10-20份；常规助剂：2-6份；流变助剂：1-4份；下转换纳米粉：0.5-3份，所述主体树脂包括：氟改性环氧丙烯酸酯预聚物、氟改性聚酯丙烯酸酯预聚物、氟改性聚氨酯丙烯酸酯预聚物、丙烯酸六氟丁酯、甲基丙烯酸六氟异丙酯、甲基丙烯酸六氟丁酯、全氟烷基乙基甲基丙烯酸酯、全氟辛基乙基丙烯酸酯、全氟烷基乙基醇中的一种或多种组合。
全文检索系统整体方案说明
1 全文检索系统方案1.1全文检索需求1）系统提供模糊检索、分类搜索、高级复合搜索、全文检索、图片内容检索、跨库检索等多种检索途径；2）支持字索引和词索引；3）检索条件具有完整的关键词布尔逻辑运算AND OR NOT能力，支持复合式布尔逻辑运算查询，并且可以配合多组左括号"（"与右括号"）"作关键词查询优先级的设置；4）提供用户多次递进查询的功能，用户可根据上一次查询关键词得到的检索结果集，增加查询关键词与缩小搜索日期范围，而得到更准确的查询结果集；5）能够支持对以上文件中的中文（简体/繁体）、英文、日语、韩语内容实现关键字检索；6）支持对Word TXT PDF等多种主流文档格式全文检索，并提供开发接口以支持特殊文档格式的全文检索；7）在数据源数据发生更新时，能在索引库中反映出来，保证搜索的信息为最新，即支持增量索引机制；8）用户可自行设定时间，让系统自动定时进行更新索引；9）对于百万级记录数的搜索以及结合模糊搜索等查询方式，搜索时间不得超过10秒；10）提供跨数据源、数据格式的搜索；11）同过相关性搜索，能够把和搜索条件相关联的信息搜索出来；12）不但能够对图片的描述信息进行搜索，还能对图片内容的检索；13）提供COM与SOAP勺搜索接口（Interface）可让其它应用程序或查询网页能够提供用户查询入口和查询结果的呈现，用户可通过应用程序或浏览器访问全文检索服务器，提交查询条件，可在浏览器中查看检索结果;14）查询结果集中应包含结果集总数、命中的结果文件的完整路径，以及符合关键词出现的内容片断；15）在搜索结果集中，关键词应被标识出来，用特殊的字体及颜色和其他文字进行区别，查询者可在查询结果片断中一目了然的看到关键词出现的位置；16）查询结果可按照关键词命中次数，命中结果文件的修改时间，大小等条件进行排序；17）可提供用户对检索命中结果文件在索引库中进行标记，从而再次检索时，不在标记过的文件中进行查询；1.2全文检索系统总体方案系统将采用以下全文检索流程。
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5.3.1 分布式检索原理（续）
子集中的每个信息库服务器反馈给 broker一个按相关度由大到小排列的信 息 列 表 。 最 后 ， broker 对 所 有 的 结 果 列 表进行整合形成新的信息列表反馈给用 户。见下页图。
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5.1 引言
海量数字化信息 数据库的跨平台、跨模式、跨系统 语言的多样性 检索界面的人性化、个性化 自然语言所蕴含的丰富语义
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5.1 引言（续）
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5.2.2 并行检索技术（续）
2. 并行检索软件技术
程序的相关性
数据相关——数据相关说明的是语句之间的有序 关系。主要有流相关、反相关、输出相关、I/O 相关和求知相关等。
控制相关——控制相关是指语句执行次序在运行 前不能确定。它一般是由转移指令引起的，只有
5.3.2 分布式检索处理技术
解决分布式检索的技术很多，如用于分 布式数据库设计与实现的分布式对象组 件模型（DCOM）和公共对象请求代理 构架（CORBA）、用于解决分布式环境 下数据库之间异构问题的Z39.50协议、 P2P网络结构技术等。
分布式环境下代理技术的检索功能包括
（1）从用户或代理服务器那里接受提问。
信息检索系统可以采取任务并行、数据 并行及其混合方式的策略。
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5.2.1 并行检索原理（续）
1. 多个查询之间的并行处理 2. 单个查询内部的并行处理
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1. 多个查询之间的并行处理
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5.2.2 并行检索技术（续）
网络互连
将计算机子系统互连在一起或构造多处理机或多 计算机时可使用静态或动态拓扑结构的网络。
静态网络由点——点直接相连而成，这种连接方 式在程序执行过程中不会改变，常用来实现集中 式系统的子系统之间或分布式系统的多个计算结 点之间的固定连接。
索系统。
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5.3.1 分布式检索原理（续）
一个简单的分布式检索系统由多个数据 集服务器（Collection Servers）和一个 或 多 个 代 理 处 理 器 （ broker ） 两 个 部 分 组成。在由一个代理处理器的检索系统 中 ， 用 户 向 broker 提 交 检 索 提 问 式 ， broker用该检索提问式检索数据集服务 器的子集而完成信息的查找。
将单个查询分成多个子任务的方法通常 有两种：
数据集分割
查询项分割
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查询内部的并行处理过程
查询
代 理 结果
子查询 1 子结果 1 子查询 2 子结果 2 子查询 3 子结果 3
搜索程序 1 搜索程序 2 搜索程序 3
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5.2 并行式检索（续）
在信息检索领域，并行信息检索则为有 效加快检索速度提供了新的途径。
由计算能力较强的并行机实现全文数据 库检索，表现出改进响应时间、适应大 规模数据库、提高超级算法性能、降低 查找成本4个方面的优势。
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5.2.2 并行检索技术（续）
软件的并行性主要是由程序的控制相关和数据相 关决定的。在并行性开发时往往把程序划分成许 多程序段——颗粒。颗粒的规模也称为粒度，它 是衡量软件进程所含计算量的尺度，一般用细、 中、粗来描述。划分的粒度越细，各子系统间的 通信时延也越低，并行性就越高，但系统开销也 越大。
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5.3.1 分布式检索原理
分布式检索主要是指在分布式的环境中， 利用分布式计算和移动代理等技术从大 量的、异构的信息资源中检索出对用户 有用的信息的过程。
目前大多数分布式检索系统都是由多个
代理服务器组成的多级代理的分布式检
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5.2.2 并行检索技术（续）
3. 并行检索策略
数据并行——在SIMD计算机系统中，并行性 一般只体现为数据并行，即计算机内包含一 组处理单元，每一个处理单元存储一个或多 个数据元素。当机器执行顺序程序时，可对 应于全部或部分的内部处理单元所存的数据 同时操作。
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5.3.3 分布式检索中的数据集选择
数据集选择（Collection Selection）是 指怎样选择最合适的信息资源库的子集， 并保证这些子集可能包含与检索提问式 相关的文献的数量最多。
将数据集选择方法分为五类：朴素法、 粗略法、定性方法、定量方法和基于学 习的方法。
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5.2 并行式检索
5.2.1 并行检索原理 5.2.2 并行检索技术
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5.2.1 并行检索原理
并行检索主要依赖并行处理技术，即把 计算机任务划分成更小的部分，然后用 多个处理器并行执行子任务，每个处理 器处理同一个问题的不同部分。
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5.2.2 并行检索技术（续）
动态网络是用开关通道实现的，它可动态地改变 结构，使之与用户程序中的通信要求匹配。动态 网络包括总线、交叉开关和多级网络，常用于共 享存储型多处理机中。
消息在网络上的传递主要通过寻径来实现。常见 的寻径方式是存储转发寻径和虫蚀寻径等。
查询间的并行处理过程
查询
代 理 结果
查询 1
结果 1 查询 2 结果 2 查询 3 结果 3
搜索程序 1 搜索程序 2 搜索程序 3
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2. 单个查询内部的并行处理
指对单个查询的计算量进行分割，划分 成多个子任务，并分配到多个处理器上 的搜索进程去执行，也称之为进程级并 行检索。
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5.2.2 并行检索技术（续）
功能并行（或称控制并行）——在MIMD计 算机或分布式计算机系统中，既可以采用数 据并行，也可以实现功能并行。此时的数据 并行可理解为数据库中的各数据集分存于多 台处理机或计算机中，可同时对各自存储的 数据集执行相同的操作。功能并行是将一个 程序划分为若干个段，每一段由一台处理机 或计算机执行，而多段程序并行执行需考虑 段间同步、通信等许多复杂问题。 Information Retrieval and Processing
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第5章 检索模式扩展
5.1 引言 5.2 并行式检索 5.3 分布式检索 5.4 集群式检索 5.5 异构数据库检索 5.6 跨语言检索 5.7 可视化检索 5.8 语义检索
Information Retrieval and Processing
5.4 集群式检索
5.4.1 集群式检索概述 5.4.2 集群式检索技术
并行检索模型
查询词和文献列表
查询
用户 入口结点
结果
(分块信息) 数据库
处理结 点1
处理结 点2
处理结 点3
处理结 点4
数据库
数据库
数据库
数据库
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5.2.2 并行检索技术
1. 并行检索硬件技术
处理机 存储器 流水线
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5.3.2 分布式检索处理技术（续）
（2）把接收来的提问翻译成检索软件可识 别的语言，即检索提问式。
（3）确定哪些信息资源包含与检索提问式 最相关的信息。
（4）利用检索提问式对确定的资源进行检 索。
（5）收集相应的检索结果。 （6）对检索结果进行整理。 （7）把整理好的结果提供给用户。
信息检索与处理
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第5章 检索模式扩展
Information Retrieval and Processing
第5章 检索模式扩展
5.1 引言 5.2 并行式检索 5.3 分布式检索 5.4 集群式检索 5.5 异构数据库检索 5.6 跨语言检索 5.7 可视化检索 5.8 语义检索
各种检索模式彼此并不是孤立的，最初是两三 种检索模式结合，然后是多种检索模式结合， 未来将形成新型的智能信息检索。
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第5章 检索模式扩展
5.1 引言 5.2 并行式检索 5.3 分布式检索 5.4 集群式检索 5.5 异构数据库检索 5.6 跨语言检索 5.7 可视化检索 5.8 语义检索