| 中文 |
英文 |
中文解释 |
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| 文档 |
Document |
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Document Frequency, df |
有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要 |
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| 全文检索 |
Full-text Search |
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| 索引创建 |
Indexing |
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lemmatization |
将单词转变为词根形式 |
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| 语言处理组件 |
Linguistic Processor |
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| 小写 |
Lowercase |
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| 倒排表 |
Posting List |
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| 相关性 |
relevance |
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| 打分 |
scoring |
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| 搜索索引 |
Search |
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| 顺序扫描法 |
Serial Scanning |
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stemming |
将单词缩减为词根形式 |
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| 停词 |
Stop word |
一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数情况下不能成为搜索的关键词，因而创建索引时，这种词会被去掉而减少索引的大小 |
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| 词 |
Term |
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Term Frequency, tf |
此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要 |
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| 词的权重 |
Term weight |
表示此词在此文档中的重要程度，越重要的词有越大的权重 |
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| 词元 |
Token |
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Tokenize |
1. 将文档分成一个一个单独的单词。
2. 去除标点符号。
3. 去除停词
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| 分词组件,分词 |
Tokenizer |
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| 向量空间模型的算法 |
Vector Space Model |
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