For example, we input the following

For example, we input the following five items: grid, information retrieval, semantic, performance, evaluation. The semantic expansion technology and concept similarity calculation method are used. The retrieval recall factor is as table 1. A relatively good retrieval recall factor can be obtained by selecting 0.5 as the threshold to determine the similarity of two concepts. The retrieval recall factor based on domain ontology is higher than that based on keyword, and the better retrieval result can be achieved. If the similarity parameter is set to 0.6 or higher, the pertinency factor of the search can be improved, the result is as table 2.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่างเช่น เราใส่ห้ารายการต่อไปนี้: ตาราง การเรียกข้อมูล ตรรก ประสิทธิภาพ การประเมินผล ใช้ขยายความหมายเทคโนโลยีและแนวคิดคล้ายคลึงวิธีการคำนวณ เรียกปัจจัยจำเป็นตาราง 1 ปัจจัยเรียกคืนเรียกค่อนข้างดีสามารถได้รับ โดยเลือก 0.5 เป็นเกณฑ์การตรวจสอบความคล้ายกันของสองแนวคิด อัตราการเรียกคืนเรียกอิงโดเมนภววิทยาเป็นสูงกว่าที่สำคัญ และผลเรียกดีกว่าจะได้ ถ้าคล้ายพารามิเตอร์ถูกกำหนด เป็น 0.6 หรือสูงกว่า pertinency สัดส่วนของการค้นหาได้ดีขึ้น ผลที่ได้คือเป็นตาราง 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างเช่นเราป้อนข้อมูลต่อไปนี้ห้ารายการ: ตารางการดึงข้อมูล, ความหมาย, การทำงาน, การประเมินผล เทคโนโลยีการขยายตัวของความหมายและแนวคิดวิธีการคำนวณความคล้ายคลึงกันถูกนำมาใช้ ปัจจัยที่ดึงการเรียกคืนจะเป็นตารางที่ 1 ปัจจัยดึงเรียกคืนค่อนข้างดีสามารถรับได้โดยการเลือก 0.5 เป็นเกณฑ์ในการกำหนดความคล้ายคลึงกันของสองแนวคิด ปัจจัยที่ดึงขึ้นอยู่กับการเรียกคืนอภิปรัชญาโดเมนที่สูงกว่าขึ้นอยู่กับคำหลักและผลการสืบค้นที่ดีขึ้นสามารถทำได้ ถ้าพารามิเตอร์คล้ายคลึงกันถูกตั้งไว้ที่ 0.6 หรือสูงกว่าปัจจัย pertinency ของการค้นหาได้ดีขึ้นผลที่ได้คือเป็นตารางที่ 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างเช่น เราใส่ห้ารายการดังต่อไปนี้ : ตารางการประเมินผลการค้นคืนข้อมูล ความหมาย , ประสิทธิภาพ , . ความหมายของการขยายเทคโนโลยีและวิธีการคำนวณความเหมือนแนวคิดที่ใช้ การเรียกคืนปัจจัยเป็นตาราง 1 . ค่อนข้างดี ปัจจัยการเรียกคืนได้โดยเลือก 0.5 เป็นเกณฑ์เพื่อตรวจสอบความคล้ายคลึงกันของทั้งสองแนวคิด การเรียกคืนปัจจัยขึ้นอยู่กับโดเมนอภิปรัชญาสูงกว่าขึ้นอยู่กับคำหลักและผลที่ดีกว่าการดึงได้ ถ้าพารามิเตอร์ถูกตั้งค่าความเหมือน 0.6 หรือสูงกว่า , ความเข้าเรื่องปัจจัยของการค้นหาที่สามารถปรับปรุง ผลที่ได้คือเป็นรางที่ 2