In this model, the first retrieval

In this model, the first retrieval is executed based on the
keywords extracted from user natural language query. By
using classifier, classification information is extracted from
the upper ranked n (30) documents obtained from the first
retrieval. On the basis of the extracted classification
information, the term cluster (m) that represents each group
is generated, and then the model allows user to select the
appropriate candidate term cluster. Relevance feedback is
conducted by using the selected candidate term cluster, the
retrieval system re-retrieves the original documents, and then
provides the final results to user.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในรุ่นนี้ เรียกครั้งแรกจะดำเนินการตามคำสำคัญที่สกัดได้จากแบบสอบถามภาษาธรรมชาติของผู้ใช้ โดยใช้ลักษณนาม การจำแนกข้อมูลที่สกัดจากเอกสารบนอันดับ n (30) ที่ได้รับจากครั้งแรกเรียก บนพื้นฐานของการแยกจำแนกข้อมูล คลัสเตอร์ระยะ (ม.) ที่แสดงถึงแต่ละกลุ่มสร้างขึ้น และจากนั้น แบบจำลองผู้ใช้สามารถเลือกผู้สมัครที่เหมาะสมระยะคลัสเตอร์ คำติชมที่เกี่ยวข้องมีดำเนินการโดยผู้สมัครที่เลือกระยะคลัสเตอร์ การระบบดึงเอกสารต้นฉบับ อีกแล้วผลสุดท้ายให้ผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในรูปแบบนี้การดึงแรกจะถูกดำเนินการบนพื้นฐานของ
คำหลักที่สกัดจากผู้ใช้แบบสอบถามภาษาธรรมชาติ โดย
ใช้ลักษณนามข้อมูลจำแนกเป็นสารสกัดจาก
เอ็นไม่มีการจัดอันดับบน (30) เอกสารที่ได้รับจากครั้งแรก
ดึง บนพื้นฐานของการจัดหมวดหมู่ที่แยก
ข้อมูลคลัสเตอร์ระยะ (M) ที่แสดงถึงแต่ละกลุ่ม
จะถูกสร้างขึ้นและจากนั้นรูปแบบให้ผู้ใช้สามารถเลือก
คลัสเตอร์ระยะผู้สมัครที่เหมาะสม ข้อเสนอแนะความสัมพันธ์กันจะ
ดำเนินการโดยใช้ระยะคลัสเตอร์ผู้สมัครที่เลือก
ระบบการดึงเรื่องการดึงเอกสารต้นฉบับและจากนั้น
ให้ผลสุดท้ายให้กับผู้ใช้