Academic Journal
Προβολή σε EDS

Семантический анализ документов и его реализация в MSSQLServer

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Семантический анализ документов и его реализация в MSSQLServer
Στοιχεία εκδότη: БГУИР, 2014.
Έτος έκδοσης: 2014
Θεματικοί όροι: избыточность, материалы конференций, многозначность слов
Περιγραφή: Современный тематический поиск хорошо справляется с ситуацией, когда пользователь точно знает, что ищет и составляет правильный поисковый запрос. Тем не менее в поисковой выдаче всегда присутствует много лишних ссылок, в лучшем случае имеющих косвенное отношение к предмету поиска. Альтернативой классическому поиску может стать семантический, алгоритм которого построен так, что учитывается смысл слов в поисковом запросе.
Τύπος εγγράφου: Article
Γλώσσα: Russian
Σύνδεσμος πρόσβασης: https://openrepository.ru/article?id=210815
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.httpsopenrep..4c1713bf5a01fd8a11595946f185fee8
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.httpsopenrep..4c1713bf5a01fd8a11595946f185fee8
RelevancyScore: 769
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 769.49609375
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Семантический анализ документов и его реализация в MSSQLServer
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: БГУИР, 2014.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2014
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22избыточность%22">избыточность</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22материалы+конференций%22">материалы конференций</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22многозначность+слов%22">многозначность слов</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: Современный тематический поиск хорошо справляется с ситуацией, когда пользователь точно знает, что ищет и составляет правильный поисковый запрос. Тем не менее в поисковой выдаче всегда присутствует много лишних ссылок, в лучшем случае имеющих косвенное отношение к предмету поиска. Альтернативой классическому поиску может стать семантический, алгоритм которого построен так, что учитывается смысл слов в поисковом запросе.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: URL
  Label: Access URL
  Group: URL
  Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="https://openrepository.ru/article?id=210815" linkWindow="_blank">https://openrepository.ru/article?id=210815</link>
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.httpsopenrep..4c1713bf5a01fd8a11595946f185fee8
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.httpsopenrep..4c1713bf5a01fd8a11595946f185fee8
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Languages:
      – Text: Russian
    Subjects:
      – SubjectFull: избыточность
        Type: general
      – SubjectFull: материалы конференций
        Type: general
      – SubjectFull: многозначность слов
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Семантический анализ документов и его реализация в MSSQLServer
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 03
              Type: published
              Y: 2014
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1