資訊檢索教學應用影響作用研究論文6篇
資訊檢索教學應用影響作用研究論文6篇
第1篇：跨語言資訊檢索中的最關聯英文語義翻譯選取
0引言
在跨語言的資訊檢索Web環境中，需要採用語義本體模型匹配和特徵提取方法進行各種語義翻譯處理和語義資訊分析，實現對資訊檢索庫中語義資訊資源排程和模型構建。由於跨語義資訊檢索資料庫中存在一定的語義衝突，嚴重影響了語言翻譯和資訊檢索的準確性，存在語義異構和語義分歧問題，特別是在跨語言資料庫中對英文語義翻譯的關聯性不好，在資訊檢索、資料整合和資料庫重構中導致對關聯語義的匹配度和檢索的準確度不高[1？2]。因此，需要進行跨語言資訊檢索中的最關聯英文語義翻譯選取設計，利用語義分析與提取技術提高跨語言資訊檢索的準確性[3]。本文以異構英文語義本體模型為研究物件，進行最關聯英文語義翻譯選取和特徵提取研究，找出語義相同或者相似概念對，逐一地對本體之間語義資訊素進行相似度資訊分析和資訊素導引，提高對語言資訊資料庫的訪問和檢索能力，並取得一定的研究成果。
1關聯英文語義本體結構模型構建
1.1跨語言資訊檢索的英文翻譯語義對映
為了實現跨語言資訊檢索中的最關聯英文語義翻譯選取，需要首先構建跨語言資訊檢索中最關聯英文語義本體結構模型，基於語義相似度計算方法進行跨語言資訊檢索的英文語義翻譯的機器學習和訓練。首先給出跨語言資訊檢索的資料訪問和語義選取結構圖如圖1所示。
根據圖1所示的跨語言資訊檢索的資料訪問和語義選取結構，進行跨語言資訊檢索語義對映關係的分類[4？5]。
定義1英文語義對映。針對語法分析方案Ai，跨語言資訊檢索英文翻譯的本體語義對映模型的形式化定義是一個五元組，其中：
C：語義修飾概念集合。C中的語句CS有m種不同的語法分類，從語義上來說，對語義相似度分析，得到跨語言資料庫中包含有多個從句。在本體中，AA是後置定語，滿足基本單元的語句語義結構。
I：例項集合。I為每次選擇一個簡單子句的每個例項，透過語義對映得到一個惟一的個體。在本體中，例項是語句語義結構的本體對映表象，因此也稱為語義修飾目標。
HC：語句的語義相關度的分類關係集合。這類關係可以求出非語句主幹的特徵對映關係（Hyponymy），用函式來表示表示本體中父概念（Super？Concept）和子概念（Sub？Concept）之間的不同的語法分析方案。
R：當前跨語言資訊檢索關聯英文資料庫本體內元素的分類集合。R所包含的關係可分成兩大類：語義指向性資訊索引行為關係和概念的隸屬關係。
A：語義修飾目標集合。A中的每條語義修飾目標代表英文翻譯語義中實詞的個數，它可用於語義修飾目標之間的語義相關度來描述概念和例項之間跨語言資訊檢索的對映關係，或者描述第i種語法分析方案下的語義特徵對映的約束關係。
1.2語義本體相關度計算模型
在上述進行了跨語言資訊檢索的英文翻譯語義對映定義基礎上，根據跨語言資訊檢索中英文語句的多種語法分析方案，構建最關聯英文語言翻譯的語法分析方案。
假設跨語言資訊檢索資料庫中關聯英文的本體對映三層整合分佈概念集合的數學模型可表示為：
式中：中的是表示語句具有m種語法分析方案的個數，表示語義相關度；語句主幹權重係數。英語從句具有m種語法分析方案，最符合語義邏輯的語法分析方案滿足所有詞彙翻譯相關性的約束條件為：
根據跨語言資訊檢索的詞語知識（Lexicalknowledge）得到語義對映關係的差異性特徵。透過對不同本體進行英文翻譯的語法分析，對概念的上下文（Context）進行關聯匹配度分解，在概念節點Mountain中考慮等價的語義對映，根據語義本體相關度計算，得到語法分析的最佳方案[6]。
定義2語義本體模型。跨語言資訊檢索關聯英文翻譯的本體與之間的語義修飾互資訊特徵透過一個對映函式M表示，。其中，C是本體的語義關聯度，rel是跨語言資訊檢索資料庫中的英文資源資訊一個實詞集合，被稱之為英文從句的歸結關係。
採用語義指向性資訊索引方法進行英文翻譯的上下文語義對映，可進行從句範圍選擇中預期使用的詞彙能有效反映英文語義翻譯的單語義。根據簡單語義單元建立英文翻譯的語義修飾關係[7]，如圖3所示。
由於建立本體之間英文翻譯的語義修飾關係存在異構性，語義結構為：，概念節點（Cs和Ct′）對英文翻譯中的語義關聯句屬於主句，還是從句進行判斷，判斷準則為：Cs與Ct′之間內部語法結構對映關係（）、Cs與Ct′之間簡單語義單元的語義特徵對映關係（）、Cs與Ct′之間的自組織對映泛化關係（）、Cs與Ct′之間的從句權重關係（）和Cs與Ct′之間的每種語法分析方案的對映關係（）。計算每個簡單語義單元的語義本體相關度，得到異構本體之間的語義相關度值，例如：把語義塊的n個英文翻譯詞彙進行資訊素濃度聚焦，實現知識共享、重用，得到跨語言資訊檢索中英文翻譯詞句集合rel中的語義指向性資訊索引的語義相關度表示為式中：表示語句CS中關聯英文語義翻譯的相似度；表示兩組本體片段之間進行跨語言資訊檢索的語義關聯度，且係數。
2最關聯英文語義翻譯選取實現
2.1英文語義翻譯的上下文語義對映
在上述進行了關聯英文語義本體結構模型構建的語義本體相關度計算的基礎上，進行跨語言資訊檢索中的最關聯英文翻譯的選取。針對當前方法存在的弊端，本文提出一種基於最關聯語義本體模型匹配的跨語言資訊檢索英文翻譯選取方法，採用語義指向性資訊索引方法進行英文翻譯的上下文語義對映[8]。在一個概念詞語知識的英文語義本體模型中，語義詞典庫用一個三元組的形式K=（O，A，R）表示。其中，O是語義詞典庫的英文語義物件集合，A是跨語言檢索的屬性集合，R是O和A之間的詞語選擇語義用二元素表示。設本體模型的拓撲結構中英文翻譯的從句屬性總數為m，各個分詞的語義資訊流在翻譯取樣資訊時間間隔的自相關函式為：
式中：英文語義翻譯的上下文語義對映的提取率與的差別越來越大，則解釋資訊與概念資訊流與完全無關；作為所包含的元素節點集合的自相關函式，趨於0。透過英文語義翻譯的上下文語義對映模型構建[9]，得到英文語義翻譯的上下文語義對映的規則如下：
（1）將跨語言資訊檢索中英文的連線詞和謂詞邏輯表示成概念上下文形式；
（2）將介詞，如“in”或者“of”，表示成相應的邏輯公式；
（3）將帶有包含關係從句如“except”或者“butnot”表示成否定形式。
根據上述規則構建英文語義翻譯的上下文語義對映，進行最關聯英文語義翻譯選取。
2.2跨語言檢索最關聯英文語義翻譯選取
在本體模型O=中採用關鍵詞索引方法，給定邏輯公式W，透過上下文語義對映進行詞頻資訊X，Y特徵提取，根據語義本體之間的詞語知識和本體片段對映方法進行英文語義翻譯的特徵提取，分別為：
式中：，是分別是語義標識過程中英文實詞X，Y的語義修飾目標集；是聯合訪問語義相似度詞頻資訊，表示X，Y所得到的準確的語義資訊召回的聯合機率密度函式。
在進行跨語言檢索最關聯英文語義翻譯選取中，假設V是形容詞，S是V的後置虛詞，O是V的最佳語義相關度，L是S，V，O中間的簡單子句，AB是前置定語，AA是跨語言資訊檢索的後置謂語，PD是實詞的個數，透過語義關聯度匹配，實現英文語義翻譯選取，步驟表述如下：
步驟1（資料預處理）：根據詞彙語義進行本體對映中英文從句的分詞選擇，並獲得其詞性，為進行準確的英文翻譯提供目標從句；
步驟2（找到詞彙語義的子句）：針對語句CS，對應於n個詞彙所形成的概念樹，可以找出最佳語義相關度值，對簡單子句集合進行從句範圍選擇；
步驟3：計算分段L的語義結構，選擇計算結果最佳的簡單子句CSi，乘以權重係數KS，進行查準率最佳化，語義修飾CSi；
步驟4：選擇具有最佳語義相關度值的簡單句，如果滿足約束條件，則重複步驟2，3；否則，計算所有子句的最佳語義相關度；
步驟5：針對語法分析方案Ai，選擇前置虛詞，計算一次值，當滿足英文語義翻譯的上下文語義對映的規則，演算法結束。
3實驗測試分析
在進行跨語言資訊檢索的最關聯英文語義翻譯選取的實驗中，以KDDP2015跨語言資料庫作為詞彙語義資源，採用Matlab7程式設計軟體進行英文語義翻譯選取的程式設計設計。測試英文翻譯問題來自於KDDP2015的CWT200G資料測試集，測試集中包含21個語義等價概念集、46個不同語言的從句屬性集和358個例項集。測試透過跨語言資訊檢索實現最關聯英文語義翻譯的查全率、查準率和最佳語義相關度值測試結果見表1。
分析表1中結果得知，採用本文模型進行跨語言資訊檢索的最關聯英文語義翻譯，能達到最佳語義相關度配準，提高英文語義翻譯的查全率和查準率。圖4為不同方法進行英文語義翻譯選取的查準率對比結果，結果表明，採用本文方法進行關聯英文語義翻譯的查準率高於傳統模型，具有優越性。
4結語
為了提高跨語言資訊檢索中的英文語義翻譯準確性，本文提出一種基於最關聯語義本體模型匹配的跨語言資訊檢索英文翻譯選取方法。構建跨語言資訊檢索中最關聯英文語義本體結構模型，採用語義指向性資訊索引方法進行英文翻譯的上下文語義對映，根據語義本體之間的詞語知識和本體片段對映方法進行英文語義翻譯的特徵提取，實現最關聯英文語義翻譯選取。模擬測試結果表明，採用本文方法進行跨語言資訊檢索，英文語義翻譯選取的召回效能較好，查全率、查準率較高，在英文跨語言檢索和翻譯中具有較好的應用價值。
第2篇：試論大資料環境下資訊檢索技術在數字圖書館中的應用
數字圖書館的資訊檢索技術，是圖書館發揮資訊服務功能的核心部分，數字圖書館的易用性很大程度上取決於資訊檢索系統設計是否科學、合理。據專家考證，18世紀以前，知識更新速度為80至90年翻一番，20世紀90年代以來，知識更新加速到3至5年翻一番。近50年來人類社會所創造的知識比過去3000年的總和還要多，知識總量呈幾何級數增長。這些資訊都是以資料的形式分佈於飛速發展的因特網，而因特網中的數字圖書館則是資訊儲存的主要基地，這就使得如何在龐雜浩繁的資訊資源中找到使用者想要的資訊，最大限度地在科學性、合理性的前提下進行資訊檢索服務，成為必須面對且急待解決的問題，即基於大資料環境下，數字圖書館資訊檢索技術的研究問題。目前關於數字圖書館的研究和資訊檢索研究都已經比較完備，但是針對如何在大資料環境下，滿足數字圖書館使用者的多樣需求的資訊檢索技術的研究並不多，這也是現代數字圖書館發展急需解決的問題之一。
一、資訊檢索技術的優缺點對比
目前，從對數字圖書館的資訊檢索技術研究成果來看，主要有三個時間段：傳統的資訊檢索、全文檢索、基於內容的資訊檢索。這三種技術各有優劣。
1、傳統的資訊檢索技術優缺點分析
資訊檢索技術開始時基於對關鍵詞、概念知識的檢索，或者是僅僅針對一個個單字進行的檢索，主要按照關鍵字的方法進行匹配檢索。如果是針對單字、單詞進行檢索的話，能夠比較準確地完成檢索需求；如果是需要根據內容相關性進行檢索的話，檢索的結果誤差大、耗時長，基本上不能滿足使用者需求，而且檢索的適應度非常差。如果是針對一個只有幾百本書的圖書館來說，這種檢索技術還勉強可用，但是絕對不能適應現在動輒幾百萬本以上儲存量圖書館的檢索需求。
2、全文檢索技術優缺點分析
一般來說，按照自由詞進行檢索的一種檢索方式就是所謂的全文檢索。全文檢索技術檢索的側重點和傳統檢索技術的側重點不同，它檢索的主要內容不是物件的外在表徵，而是物件表達的內在資訊。所以說，全文檢索技術克服了傳統檢索技術精度差、適應度差的問題，使得使用者每次檢索的結果的匹配度都比較高，基本上能滿足使用者的需求。但是由於全文檢索技術內在查詢機制的缺陷，導致在查詢過程中會出現效率低下，查詢的資料量太大，造成資源利用不合理，因而也越來越不能被使用者所認可。
3、基於內容的資訊檢索技術（簡稱CBR）優缺點分析
CBR技術就是指綜合運用計算機模擬視覺技術、影象分析處理技術、影象智慧理解技術、模式分析識別等學科中的一些方法作為部分基礎技術，從資料中提取特定的資訊線索，然後根據這些線索從大量儲存在資料庫中的資訊中進行查詢，檢索出具有相識特徵的內容。從本質來講，CBR技術只關心對使用者檢索資訊的快速撲捉，並不會在分析使用者檢索資訊的本身上下功夫。
也就是說，作為不以字和具體內容為關注點的檢索技術，CBR技術的檢索特點就是基於特徵的資訊檢索技術。它能夠在使用者需求指引下，針對需要檢索的資料目標進行分析處理，形成檢索目標特徵，然後根據這些特徵在資料庫中進行近似匹配。因而相對於前兩種方法來說，檢索的效率和精準度更高，更能滿足使用者的需求。但是，隨著人類知識基數的不斷增大，專業分工的細化，這種資訊檢索技術在面對未來資訊檢索更加精確化的要求時，顯得越來越力不從心。
二、大資料技術在數字圖書館資訊檢索技術中的應用
對於“大資料”（Bigdata），研究機構Gartner給出了這樣的定義：大資料是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。[1]
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。[2]
從本質上來講，大資料技術的目標不是建立佔有人類的知識海，而是面向知識海洋的龐大資料資訊進行有目的的處理、利用和管理。顯然，大資料技術必然是和網路技術、雲計算以及人工智慧技術密切相連的整合技術。也就是說，它是一種依靠網路技術、人工智慧技術和雲計算，利用網路上眾多硬體進行資訊的高效利用、處理和管理。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘。但它必須依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。[3]
隨著網際網路時代的到來，雲計算、雲端儲存的不斷深入發展，人類的知識越來越被網路連線在一起。那麼，如何高效地發現和檢索出使用者需求的資訊，快捷、精確地在知識海中捕獲被埋藏的資料，成為一個被關注的焦點。在這種需求之下，多種關於檢索技術的研究都在如火如荼地進行之中。隨著這些研究的深入進行，研究者們認識到，如果最終能夠實現大資料和人工智慧技術的完美融合，這將使未來資訊檢索技術更加智慧化，也將使人類對於知識海洋的利用更加充分有效，對知識的管理更加智慧化。建立於人工智慧基礎上的大資料技術的研究，必然帶來其它各個學科的變革，從而有力地推動資訊檢索技術的飛速發展。因而，大資料技術的應用是對數字圖書館資訊檢索技術的革命性推動，它充分利用人工智慧技術，使數字圖書館的資訊檢索服務更加人性化，檢索方式更加智慧化，結果更加精確化，查詢顆粒更加模糊化。
三、大資料技術對數字圖書館資訊檢索的影響
為了滿足數字圖書館的使用者資訊檢索的多樣需求，大資料技術必須也必然會促進資訊檢索技術的變革，而且這種變革會帶來諸多更適應未來資訊利用和管理的影響。
1、獨特使用者化
獨特使用者化指的是針對使用者的資訊檢索歷史，為使用者建立獨特的檢索特徵，從而匹配出檢索的資料庫。這種資訊檢索的方法主要是立足於對使用者歷史檢索資料庫的收集和分析基礎上，採用智慧化的分析手段，實時為使用者量身打造適合其某一階段需要的檢索資訊庫，並能夠隨時更新，給使用者提供檢索建議，從而精準計算使用者的檢索需求。同時，這種檢索技術還需要具備較高的智慧化，它能在和使用者的互動過程中，不斷地分析使用者需求的資訊目標，並將所有可能的目標按照使用者可能關注度的高低實時反饋給使用者，供使用者取捨，在使用者的取捨中不斷修正和定位，及時高效地幫助使用者發現目標資訊，最終實現獨特使用者化的資訊檢索。
2、定期更新性
大資料環境下，數字圖書館的數字化資訊數量大、種類多，資料價值聯絡低，處理速度快、效率高，而且資料結構複雜，不僅有結構化的資料、半結構化的資料和非結構化資料，而且非結構化的資料所佔的比例越來越大，使資訊更新的速度越來越快。[4]因而，為了更好地滿足使用者的需求，適應圖書館非結構化資料的不斷增加，提高圖書館的資訊檢索效率，必須相應地對資訊檢索的引擎進行定期最佳化。
一般來說，定期最佳化主要指的是，資訊檢索引擎的技術人員，定期根據資訊檢索的檢索效率和檢索出的結果的精準程度進行評價，從而進行改進提高，使使用者始終能夠在每一次的檢索中得到自己期望的結果，滿足客戶需求。同時，由於非結構資料的比例不斷變大，使資訊更新的資料飛速增加，如何對這些新增加的資料進行有效管理，是資訊檢索效率高低的關鍵所在。因此，資訊檢索引擎應該根據使用者不同的需求和特點，按照對客戶需求分析的結果，對全庫資料進行分類排隊，保證資訊檢索引擎的檢索結果始終能滿足使用者需求。
3、自我學習性
圖書館的資訊檢索服務的最終目標就是要準確定位使用者的需求，實時完成不同使用者的檢索方案，快速將匹配的結果按照精準程度的高低排序，讓使用者能夠根據自身需求，選擇獲取。要達到這一目的，數字圖書館的資訊檢索引擎要具備自我學習的能力。這種自我學習能力主要指的是資訊檢索引擎能夠根據使用者的檢索歷史，不但能對使用者的需求根據分析進行準確預判，還能實時將資訊檢索的有關資訊進行排列和反饋，並對使用者檢索歷史進行分析判斷，反饋最適合使用者需求的檢索資訊。同時，資訊檢索的學習應該是全範圍的檢索。隨著電子化產品的不斷髮展，對知識的儲備不再像以前那樣侷限於文字或聲音，越來越多的圖片、影片性資訊資料已經進入數字圖書館，也漸漸成為知識儲備的主題。作為資訊檢索技術，就要能滿足對這些資訊的檢索，根據使用者的需求，實時高效地完成資訊檢索任務。當然，資訊檢索還要能在資料更新過程不斷進行改進和提高。數字圖書館中的資訊資料在不斷飛速更新，作為資訊檢索技術來說，要面對越來越龐雜的知識庫和多樣使用者需求的挑戰，更要不斷改進和完善，使數字圖書館的使用者保持較高的滿意度，資訊檢索更加精準、高效。
第3篇：淺析資訊檢索在公安管理中的作用
科學技術的不斷成熟一方面極大的推動了社會的進步和發展，但是另一方面許多技術也被不法分子所利用，進行新型的違法犯罪活動，在當下的時代背景下對正常的社會秩序帶來了嚴重的隱患，而作為維護社會穩定的國家行政執法機關，公安機關必須順應時代發展的形勢，積極履行職責和使命。將資訊檢索技術應用於公安管理之中能夠提高公安機關打擊違法犯罪活動的能力，而且應用資訊檢索技術進行公安管理也是保障公安管理工作持續健康發展的內涵要求。由於資訊檢索技術已經在多個社會領域進行了應用，公安管理應該借鑑相關的經驗將資訊檢索技術更好的與公安管理相結合，以實現資訊檢索技術在公安管理中作用的最大化。
一、資訊檢索技術在公安管理中的應用
（一）資訊檢索在公安資訊整合中的應用
由於公安管理涉及較多的資訊資料，而且對其管理難度較大，常常需要花費更多的人力、物力去進行所需資訊的查詢和調取，嚴重影響了公安機關的辦案效率和管理效率。在公安管理中應用資訊檢索技術，建立一個龐大的資料資訊整合平臺或者是資料庫，然後透過相關技術人員的計算機操作實現對相關公安管理資訊的有效管理。隨著雲計算技術的發展，利用雲技術建立起更加強大的資料庫成為可能，而且資料的實效性和準確性將更有保證。此外，資料庫的建立還能夠為公安機關的決策部署提供可靠的資訊依據，提高決策的科學性。
（二）資訊檢索在警察公共關係中的應用
警察公共關係在現代公安管理中具有十分重要的作用，良好的警察公共關係不僅能夠迅速發現涉警輿情，而且能夠有力的維護和諧的警民關係。基於公安機關在社會管理中的特殊性，應用資訊檢索技術進行公安管理具有直接的現實意義。因為現代網路技術也已經比較成熟，所以結合網路技術進行資訊檢索技術的應用能夠建立起良好的涉警輿情預警機制，及時的發現和妥善處理涉警輿情，維護公安機關的社會形象和權威。要建立輿情預警機制就應該重點考慮資訊收集以及資訊分析，可以透過建立起關鍵詞資料庫檢索應用，實現對涉警輿情的實時監控，這樣能夠保證公安機關在處置緊急情況時做出及時而準確的反應。
（三）資訊檢索在科研及文秘工作中的應用
資訊檢索技術還能夠應用在公安科研之中，由於現在的犯罪手段更加智慧化和網路化，如果公安機關的相關破案手段跟不上時代發展的要求，必然會影響到公安機關在維護社會穩定中的積極作用。加強公安科研是解決這一問題的重要途徑，而應用資訊檢索技術，建立大資料平臺能夠幫助公安局科研人員找到科研突破口，在對資料資訊分析的過程中不斷提高科研實力，從而更好的為公安管理服務。
由於公安管理還涉及到公安的文秘工作，這項工作在公安管理中也具有舉足輕重的作用。公安文秘人員的日常工作就是為公安機關的領導處理繁雜的工作事物，在這個過程中工作人員會接觸到大量的資料資訊，如何能夠更好的利用這些資訊，以及那些資訊能夠幫助領導做出正確決策等等問題，都需要文秘人員進行認真的鑑別和妥善處理。這常常需要花費大量的時間和精力，且一旦出現疏忽就會產生嚴重的後果。應用資訊檢索技術，將日常事務透過計算機技術傳輸至資料處理平臺，經過處理之後再進行文秘工作就能大大提高工作效率，而且也促進了公安管理的資訊化建設。
二、資訊檢索技術的優勢和作用
資訊檢索技術是一種基於現代資訊科技手段和一定的邏輯組織方式建立起來的幫助使用者進行資料管理和實現資料分析的過程和技術。從目前資訊檢索技術的應用來看其作用主要體現在以下兩方面：
（一）能夠獲取更加全面的資料資訊
資訊檢索技術的應用主要是依靠資料庫的建立和執行，在資訊檢索的後臺常常是由多個數據庫進行整個技術執行和支撐，在不同的資料庫中儲存了大量的資料資訊，其本身能夠容納龐大的資訊量，使用者透過相應的技術操作能夠快捷的檢索出相應的資訊，以此進行相應的決策。隨著資訊時代的到來和發展，掌握一定規模的有效資料資訊是做好各項工作的基礎和前提，資訊檢索技術能夠很好地實現這一點。
（二）能夠快捷的獲取資訊以及提高資訊的應用效率
資訊科技能夠全面的將蒐集起來的資料資訊呈現給使用者，首先一點就是幫助使用者節省了資訊獲取的時間，另外就是能夠保證資訊資料的準確性。另外，由於資訊檢索技術已經在內部對龐雜的資料資訊實現了一定邏輯序列的整合，因此使用者能夠實現對所需資訊的快速檢索和有效資訊的篩選工作，這就大大提高了資訊的利用率。
總之，資訊檢索技術能夠透過對龐雜資訊的邏輯處理，為使用者提供更加全面、更加準確的資料資訊，幫助使用者依據這些客觀真實的資訊進行正確的決策。
三、資訊檢索在公安管理中的作用
公安管理是社會管理的重要組成部分，是透過對公安機關以及警務人員的有效組織和管理從而實現公安機關在維護社會秩序以及履行相關行政職責的順利開展，最大化的發揮其在社會管理中的作用。在公安管理中應用資訊檢索技術是實現公安管理資訊化、智慧化的必然選擇，也是在新形勢下提高公安管理水平的正確嘗試。筆者結合從業經驗在查閱相關文獻資料的基礎上對資訊檢索技術應用於公安管理的作用與價值進行如下分析。
（一）最大限度的解決公安管理中面臨的資訊處理問題
隨著網路時代的到來和發展，各種資訊更加繁多，而作為公安機關又必須對諸多資訊實現完全的掌握，只有掌握了社會各方面的資訊資料才能夠在面對違法問題和進行社會秩序維護時做到及時妥善的處理，才能從根本上維護公安機關在社會管理中的權威形象，也才能切實的維護廣大人民群眾的核心利益。傳統的公安管理中對於資料資訊的管理常常依靠人力進行解決，不僅花費了大量的人力成本，而且嚴重影響了辦事效率，甚至直接影響公安機關的案件偵查，另外由於依靠人力進行資料資訊的檢索，無法保證資訊的準確性。而資訊檢索技術的.應用能夠很好的解決這一問題，透過基礎資料庫的建立，在資訊處理技術的支援下，為相關人員進行資料資訊的查詢和調取提供便利，最大限度的解決公安機關在處理龐雜資料資訊上的困境。
（二）提高公安機關決策的科學性
資訊檢索技術能夠實現對複雜資訊的蒐集和整合處理，這也是資訊檢索技術的核心所在。公安機關在進行決策的過程中需要依據一定的資料資訊進行決策的開展，也就是說，在進行決策時需要對已經掌握的資料資訊進行綜合的歸納分析，並依據分析結論進行相關決策的做出和實施。資訊檢索技術能夠最大限度的收集到各種社會資訊，並且透過技術手段實現對這些資料資訊的加工處理，自動化的得出相應的分析結論，直接的提供給使用者進行決策。資訊檢索技術最核心的部分就是資料庫的建立，工作人員能夠透過對資料庫的主要資訊檢索蒐集有用的資訊進行再處理，從而確保了資訊的準確性，資料的準確性直接影響到決策的準確性，公安機關能夠根據這些準確的資料資訊進行正確決策的制定和實施，提高了公安管理的效率和針對性。
（三）能夠幫助公安機關迅速發現涉警輿情
鑑於目前我國正處於社會大變革的歷史發展階段，社會改革進入深水期，各種社會矛盾日益尖銳，這就要求公安機關能夠更好的發揮維護社會穩定的職責。事實上廣大的警務人員以及各級公安管理部門在黨的正確領導下正在進行積極的管理工作，對社會穩定的維護起到了良好的作用。但是由於公安管理的特殊性，對於一些涉及公安機關或者警務人員的負面訊息如果不及時的進行發現和處理，就很容易演變成涉警輿情，嚴重時直接影響到公安機關在維護社會穩定中的權威形象，影響社會秩序的正常運轉。所以公安機關必須建立起及時的涉警輿情預警機制，透過將網路技術和資訊科技的結合，實現對涉警輿情的實時監控和掌握，同時能夠幫助公安機關建立完善的應急預案，在面對突發狀況時能夠進行及時的處理。涉警關鍵詞檢索應用能夠透過對社會涉警輿情的實時監控，在出現問題時能夠及時的發出預警，幫助公安機關及時的化解隱患。
四、結語
隨著科學技術的不斷髮展以及社會的進步，公安管理在社會管理中的作用日益凸顯，在新形勢下實現公安管理水平的提高具有十分積極的現實意義。而資訊檢索技術能夠解決當前公安機關在處理複雜資訊中的困境、幫助公安機關進行正確決策的制定以及對於涉警輿情的及時發現也具有積極作用，所以在公安管理中應用資訊檢索技術是十分必要的。儘管當前資訊檢索技術在公安管理中的應用技術還不是十分成熟，但是我們也應該看到相關的技術人員以及管理部門正在進行積極的探索和應用，因此，筆者希望更多的專業人士能投入到該課題研究中，針對文中存在的不足，提出指正建議，為提高資訊檢索技術在我國公安管理中的應用做出重要的貢獻。
第4篇：慕課背景下資訊檢索課程教學探討
資訊檢索課是一門注重實踐、操作性很強的課程，課程中設定的操作、演示環節較多，特別適合學生利用網路環境，反覆觀摩影片資料進行自主學習。而資訊檢索課要求學生利用文獻來解決特定資訊問題的教學思路也與MOOC的特點非常契合。MOOC教學中教師會將課程資料（課件、影片、問題等）放在教學平臺上，供學生預習，學生帶著問題學習，課堂上側重學習分享、問題探討和創新思考。
一、基於MOOC環境的校內資訊檢索課建設的可行性
1.個性化平臺建設
除了利用國內外優秀的MOOC教學平臺外，不少學校也獨立建立了網路線上教學平臺。平臺分為教學管理（教師管理、學生管理、課表管理、考試管理、作業管理等）、課程內容管理課程編輯、課程學習進度管理）、教學互動（師生互動、學生之間、PBL教學）等功能模組。因此，MOOC不僅僅可以是名師名校開設的大規模網路公開課，其教學理念也可以延伸到校內資訊檢索課的日常課堂教學。
2.課程設計的可行性
基於MOOC環境的校內資訊檢索課建設，可以借鑑網路上現有的資訊檢索課MOOC的教學思路。如可以學習和借鑑中科大羅昭鋒老師的“文獻管理與資訊分析”和武漢大學黃如花教授的“資訊檢索”MOOC。近兩年石河子大學圖書館校內資訊檢索MOOC的實踐和取得的成效，也給了我很大啟迪。把傳統的課堂教學與網路MOOC的精髓進行深度融合，透過翻轉課堂的形式進行呈現，是校園資訊檢索課的設計思路。在課程設計時，不能盲目模仿，還必須保持本校的資訊檢索教學特色，滿足本校學生的個性化需求。
二、基於MOOC環境下的本校資訊檢索課
1.教學內容安排
課程進度分四階段進行，第一，課程引導，由教師向學生介紹課程內容、教學方法、課程安排、教學平臺的使用方法及考核要求等。第二，理論知識學習階段。以網路課程自學為主，面授教學為輔，教師在平臺上釋出教學課件、影片、學習要求等。學生透過閱讀教材和觀看課件、影片進行自學。第三，檢索實習階段，安排五次實習，教師指導學生聯機實際操作，學生結合所學的專業及課程選擇檢索課題，完成實習作業與撰寫文獻綜述。第四，聯機考試階段。統一考試，學生從試題庫中隨機抽取考題，在規定時間內完成答題。
2.教學思路
在MOOC教學內容設計中，引起注意是設計的關鍵。MOOC內容設計應注重短小精悍、生動有趣，適合學生“碎片化”學習。因此，就要把完整的教學內容拆分成幹個知識點，每一個知識點製作成最多十幾分鐘的短影片、PPT、動畫等來吸引學生，中間穿插問題和小測驗，這樣可抓住學生的注意力，有利於學生記憶與理解學習內容。建立關聯是資訊檢索課教學的重要環節。把檢索知識與日常生活、課程學習、專業學習、考試、考研、畢業論文寫作建立關聯，同樣會激發學生們的學習動機和需求。
3.教學效果
透過課程內容由淺入深的設定和組成學習小組等方式來提升學生信心。教學內容從資訊檢索基礎知識入手，接著介紹圖書館和網路搜尋引擎、中文綜合型資料庫檢索、外文綜合型資料庫檢索、專業資料庫檢索、特種文獻檢索，最後介紹資訊檢索的綜合應用。遵循由易到難、循序漸進的原則，讓學生增加學習信心。同時多安排小組研討課，鼓勵學生按學科專業、課程、專題組成一起學習、交流，讓學生感受到學習不再是單獨的個體行為，可增加學生們的學習信心。
4.教學方法上的創新
繆靜敏等認為，MOOC的興起為高校教師實施翻轉課堂提供了優質的教學資源，間接推動了實踐的開展。翻轉課堂教學法徹底改變了傳統灌輸式的課堂教學方式，讓教師把更多的精力投入到培養學生自主學習、思考問題和解決問題的能力上，真正做到“授人以魚，不如授之以漁”的教學實踐。
實施慕課教學法，教師需提前佈置下次課的學習任務，學生課下完成影片內容的學習、完成相關作業和測試，課堂上，教師不再長篇大論，而是以問題為導向，根據問題進行集中答疑和講解。如果需要實際操作的內容，教師可線上進行操作演示。在此基礎上，教師可引入PBL教學法，即基於問題的學習（Problem-BasedLearning，簡稱PBL）教學模式。透過提出問題、思考、檢索、分析、討論和交流等活動，學生找到了解決問題的辦法，真正做到了知識內化，也大大提高了學生們的課堂學習積極性。
5.師生角色的轉變
如何實現從“以教師為中心”到“以學生為中心”的角色轉換，是長期以來教學改革的一大難題。基於MOOC環境的校內資訊檢索課，課堂教學可實施傳統與翻轉教學的有機結合，讓教師和學生有時間去適應，在實踐中實現真正的轉變。教師不僅要熟練掌握資訊檢索的知識和技能，還應具備紮實的相關學科能力，並要具備提出問題、解決問題、應用知識的能力，以及具備嚴密的邏輯思維能力和良好的組織管理能力，善於調動學生學習積極性、調節課堂氣氛、控制課堂節奏。因此，MOOC環境下的教師角色不再是單純的授課者、課堂主宰者，而是引導者、組織者、觀察者。教師只有多與同行交流，多聽名師名校的課程，多學習課內課外的知識，才能快速接受角色的轉變。
6.學生如何轉變角色
相對傳統課堂的授課方式，MOOC學習完全需要自覺，學與不學、怎麼學完全取決於學生自己，如果沒有嚴格的監督機制，學生可能會應付了事，甚至效果比傳統的課堂教學更差。因此，如何讓學生從被動接受者變成主動學習者，需要嚴格的考核機制和推動機制。首先，作業、考試、交流必不可少，都與最終成績掛鉤。其次，小組任務要層層分解到每個成員，讓學生無路可退。最後，還是要培養和激發學生的學習需求和興趣，關鍵點還在於課程設計、教師講授、多媒體制作都要精良。
三、結論
MOOC的興起使傳統的課堂教學面臨著巨大的挑戰，但也帶來了新的發展機遇。利用校園網路教學平臺，把MOOC先進的教學理念和技術引入到傳統的資訊檢索課課堂教學，探索新形勢下資訊檢索課教學改革的新思路和新方法，必將對資訊素養教育及圖書館服務帶來一系列深刻的變化和影響。
第5篇：資訊檢索技能對大學生群體學習能力影響的研究
一、引言
怎樣在浩瀚的資訊資源中，使用恰當的方法，準確地找到自己想要的資訊，並將資訊合理地分類、管理，甚至利用資訊生產價值，完成這個過程是本科生最基本的素質之一，即資訊素養。“選擇資訊方法與工具，找到自己想要的資訊”即是資訊檢索技能，亦是良好資訊素養的必要條件，具備這種技能的人知道需要資訊，瞭解知識構成，積極主動學習，擅長解決問題，尋求正確答案，而大學階段正是大學生由接受被動式教育向自主性學習進而終身學習的過程，因此具備良好的資訊檢索技能，是完成這一過程的必要條件。比較當前國內外學者的研究，國內學者對資訊檢索技能的研究往往置於資訊素養框架之內，而國外O’Brien、Korobili等學者對本科生、研究生資訊檢索能力進行了持續研究，相關研究大多集中在資訊檢索技能對個體的學習能力與效率影響方面，而對於群體學習能力的影響研究還比較少。當前研究關於群體學習的定義還未達成共識，代表人物是Edmondson，他提出了群體學習行為這一概念，其後續研究又將該定義擴充套件為採取行動、獲得反饋與反思反饋、做出變化的過程。
二、資訊檢索技能與大學生群體學習能力的關係研究
在當前資訊時代，從複雜的網路資源中獲取有用的資訊或知識，對提升學生的學習能力至關重要，同時資訊獲取能力也是決定群體學習能力的一個關鍵因素。在現代資訊社會中，成員資訊獲取能力是一種普遍的掌握能力，尤其以搜尋引擎為代表的資訊檢索技術給成員帶來了更便捷廣泛的資訊搜尋途徑。相關研究表明搜尋引擎獲取資訊的效率是傳統方式的3.5倍。基於此考慮，本研究認為資訊檢索技能對提升群體學習能力具有重要的作用。透過本研究，希望可以提高群體成員獲取學習資訊的能力與自主學習能力，以及在沒有教師指導的情況下，減少無效學習，培養成員較強的獨立思維的能力等。
（一）資訊檢索技能的測量體系研究
該研究要解決的第一個問題是：資訊檢索技能包括哪些測量指標以及怎樣對其測量？對不同專業與年級的班級群體訪談，收集搜尋引擎使用水平資料，建立資訊檢索技能測量體系，設計具有較高信度與效度的資訊檢索技能測量量表。
（二）資訊檢索技能與群體學習能力關係研究
該研究要解決的第二個問題是：資訊檢索技能怎樣影響群體學習能力？主要研究資訊檢索技能是否影響群體學習能力以及不同水平的資訊檢索技能是否會對群體學習能力產生不同的影響。根據以前對文獻的分析與對實際案例的研究認為，資訊檢索技能與群體學習能力間的關係均存在調節作用，但調節方向不同。
（三）建立訓練資訊檢索技能提高群體學習能力的方法研究
本研究將在上述研究的基礎上，探討可以透過哪些方法來訓練資訊檢索技能以提高群體學習能力，擬以本校公安管理專業學生為研究應用物件，作為班級群體運作的標杆，為教學提供案例。
三、結束語
本研究以國內警察學院公安管理專業本科生為研究物件，採用基於共同學習體的教學模式，以公安資訊管理課程為改革點，讓學生主動參與，激發學生的學習興趣，讓學生在共同學習的過程中理解、掌握知識，提高分析問題與解決問題的能力。關於學習共同體的教學思想具有普遍的推廣價值，可以應用到許多課程教學中，而且研究方法對於其他教學模式的研究者也具有一定的參考價值。
第6篇：中文拼音首字母在標準資訊檢索中的應用
“資訊檢索”一詞出現於20世紀50年代，來源於人們對圖書館圖書資訊的參考諮詢和文摘索引工作。從19世紀下半葉的手工檢索，到20世紀50年代的離線批次檢索及60年代以後的聯機檢索，發展到90年代以後的網路化聯機檢索，資訊檢索成為人們獲取知識、豐富生活的重要方式。標準資訊作為資訊行業的一個分支，在檢索方法上也在不斷髮展變化。
標準題錄檢索是我國標準資訊檢索的主要內容，根據輸入內容可分為數字、英文字元、中文字元、其他可顯示的字元（如“-”）等。例如，檢索國家標準《GB/T1.1-2009標準化工作導則第1部分：標準的結構和編寫》時，按照標準號檢索，需輸入數字、英文字元、空格、橫線“-”、點“.”；按照標準名稱檢索，需輸入數字、中文字元、空格和冒號“：”。除中文字元外，其他符號或字元都可以直接從鍵盤上找到並輸入，中文字元則需要轉換成中文輸入法後，再輸入拼音找到相應漢字，並且輸入的字元數量較多，國標GB/T1.1-2009的中文名稱按全拼方式需輸入55個英文字元。有沒有更直接、更簡單的輸入方式代替中文輸入呢？答案是有。中文拼音首字母是一種代替中文字元進行檢索的更好方式。目前，主要的標準綜合服務平臺還沒有使用拼音首字母進行檢索，希望拼音首字母能成為今後標準檢索的必備方式。
1中文拼音首字母檢索原理
我們以最常用的GB2312字符集為例，說明拼音首字母代替中文字元進行檢索的原理。GB2312字符集是ASCII字符集的擴充套件，有一級漢字3755個，按拼音排序，二級漢字3008個，按部首排序，覆蓋國內漢字99.75%的使用頻率。它採用國標碼或者區位碼對應一個唯一的漢字或符號，國標碼是一個4位十六進位制數，區位碼是一個4位十進位制數。漢字的國標碼範圍從B0A1到F7FE，如“標準”兩個字的國標碼分別是B1EA、D7BC。在一級漢字中，找到每個拼音首字母漢字所在的國標碼位置，其餘漢字與相鄰兩個拼音首字母漢字的國標碼位置進行比較，就能獲得該漢字的拼音首字母。一級漢字中，不同拼音首字母的第1個漢字在GB2312字符集中的位置參見表1。二級漢字則需採用國標碼位置與首字母一一對應方式查詢，因數量較多，本文不再一一列出。
2實現方法及相關技術
使用中文拼音首字母檢索標準的具體過程如下：首先在標準題錄資訊表中新增要檢索的中文拼音首字母欄位，根據要檢索的中文內容確定增加的欄位數量，如中文標準名稱、中文摘要、起草單位、起草人等都可增加對應的拼音首字母欄位。在檢索介面中，可以增加獨立的拼音首字母輸入欄，也可和中文輸入欄同時使用而用軟體判斷輸入的是中文還是英文。標準檢索軟體根據輸入的拼音首字母，直接檢索對應的拼音首字母欄位，找到匹配的標準資訊，展現給使用者。
透過獲取漢字國標碼數值，取得該漢字的拼音首字母。在不同的軟體語言中，獲取一個漢字的GB2312國標碼位置的函式和數值不盡相同，因此，表1中列出了3種數值供參考。如C#程式語言使用short函式獲取某個中文字的國標碼位置（十進位制數值）；而powerbuilder程式語言使用asc函式獲取單位元組字元的國標碼位置，漢字是雙位元組字元，因此要獲取2個數值，使用十進位制二維陣列數值。常用計算機程式設計軟體獲取中文國標碼的函式參見表2。
以國家標準GB/T1.1-2009為例，檢索中文“標準化工作導則”和拼音首字母“BZHGZDZ”資訊，採用目前較流行的ACCESS和SQLSERVER作為標準題錄資訊資料庫，安裝在同一臺計算機上，筆者做了一組對比試驗。Stdinfo1_t、Stdinfo2_t、Stdinfo3_t表存放標準題錄資訊，分別有6萬、16萬、26萬條資料量，有標準號、標準中文名、拼音首字母3個欄位。檢索標準中文名稱和拼音首字母的效率參見表3。
從表3可以看出，在Access和SQLServer資料庫中，無論有無索引，檢索拼音首字母資訊均比檢索中文資訊的速度快，無索引時，提升的檢索效率更高。設無索引的中文檢索速度為Va，有索引的為Vb；無索引的拼音首字母檢索速度為Vc，有索引的為Vd。無索引且資料量分別為6萬、16萬、26萬時，Access中的提升效率按（Va-Vc）/Vc[×]100%計算，分別為27%、6%、194%；SQLServer中的提升效率按（Vb-Vd）/Vd[×]100%計算，分別為181%、77%、72%。有索引且資料量分別為6萬、16萬、26萬時，Access中的提升效率分別為38%、3%、77%；SQLServer中的提升效率分別為20%、7%、6%。
我國國家標準和行業標準數量已超過20萬條，公開宣告企業標準數量約20萬條，每年動態增加標準數量10多萬條，使用拼音首字母檢索可以有效提高檢索效率。標準題錄資訊中，起草單位、起草人、標準摘要、公開標準企業名稱、企業地址、企業宣告等常用中文資訊通常沒有索引，使用拼音首字母檢索的效率更是成倍增加，從而提高網路平臺響應速度，減少檢索人員等待時間。
3結束語
近年來，標準資訊越來越廣泛應用於我國社會各行各業，許多專業機構投入巨資建設標準綜合服務平臺，標準題錄資訊檢索是這些平臺的主要服務內容，如何為標準人員提供更快捷、更簡便、更全面的檢索方式，是平臺改進的重要內容。本文提出中文拼音首字母檢索，希望能為標準服務業人員拋磚引玉，不斷探索進一步完善標準服務方式和豐富標準服務內容，為廣大標準從業人員提供更好、更優質的服務。