[发明专利]检索方法及其建立文本语义提取模型的方法

权利要求书

1.一种检索方法，其特征在于，其包括：

将待检索数据库表示成文档_关键词矩阵，所述文档_关键词矩阵的行数为文档的篇数n，列数为关键词的个数m；

产生一个目标矩阵以表示改善后的待检索数据库，其包括：

对文档_关键词矩阵进行转置以形成关键词_文档矩阵，利用奇异值分解算法将所述关键词_文档矩阵分解成关键词向量矩阵、一对角线矩阵和文档向量矩阵的乘积；和

选取所述关键词向量矩阵，利用所述文档_关键词矩阵和所述关键词向量矩阵相乘以建立目标矩阵；和

在所述目标矩阵表示的改善后的待检索数据库中进行检索。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对角线矩阵是一个以文档篇数n为秩的对角线矩阵，所述关键词向量矩阵为m阶矩阵，所述文档向量矩阵为n阶矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对角线矩阵是一个以小于文档篇数n的数量k为秩的对角线矩阵，所述关键词向量矩阵的行数为m，其列由其经济矩阵的前k列构成，所述文档向量矩阵的行数为k，其列数为n。

4.一种建立文本语义提取模型的方法，其特征在于，其包括：

在向量空间模型中以文档_关键词矩阵表示待检索数据库，所述文档_关键词矩阵的行数为文档的篇数n，列数为关键词的个数m；

对文档_关键词矩阵进行转置以形成关键词_文档矩阵，利用奇异值分解算法将所述关键词_文档矩阵分解成关键词向量矩阵、一对角线矩阵和文档向量矩阵的乘积；和

选取所述关键词向量矩阵，利用文档_关键词矩阵和所述关键词向量矩阵相乘以建立目标矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对角线矩阵是一个以文档篇数n为秩的对角线矩阵，所述关键词向量矩阵为m阶矩阵，所述文档向量矩阵为n阶矩阵。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对角线矩阵是一个以小于文档篇数n的数量k为秩的对角线矩阵，所述关键词向量矩阵的行数为m，其列由其经济矩阵的前k列构成，所述文档向量矩阵的行数为k，其列数为n。

7.一种建立文本语义提取模型的方法，其特征在于，其包括：

在向量空间模型中以文档_关键词矩阵表示待检索数据库，所述文档_关键词矩阵的行数为文档的篇数n，列数为关键词的个数m；

对文档_关键词矩阵进行转置以形成关键词_文档矩阵，利用奇异值分解算法将关键词_文档矩阵分解成关键词向量矩阵的酉矩阵的前k列构成的k列关键词向量矩阵、关键词_文档矩阵的前k个最大的奇异值构成的k阶对角线矩阵和文档向量矩阵的前k行构成的k行文档向量矩阵的乘积；和

选取所述k列关键词向量矩阵，利用文档_关键词矩阵和所述k列关键词向量矩阵相乘以建立目标矩阵；其中

k为小于或等于文档篇数n的数量的一个值。