本书涵盖智能检索技术的主要内容，全书共分14章：第1～4章介绍文本的智能检索技术，包括文本检索技术、文本自动分词、概念语义空间、基于本体的文本检索技术等；第5～10章介绍图像的智能检索技术，包括MPEG-7标准中图像的视觉特征、图像的局部特征、基于视觉特征的图像检紊技术、基于语义的图像检索技术、Web图像的检索技术等；第11～14章介绍视频的智能检索技术，包括视频的结构化技术、语音识别技术、视频的标注技术等。

希望本书的出版能够对智能检索技术相关领域的研究人员有所裨益，并希望通过阅读本书，读者能够很快进行相关领域的研究工作。

面对海量信息，信息的精确检索就像大海捞针一样困难。智能检索技术吸取多个学科的研究成果，力图通过对文本、图像和视频信息的智能处理，实现信息的精确检索。本书系统地阐述了文本、图像和视频检索的理论方法和实现技术，并重点突出了本领域的最新研究成果。

本书可作为高等院校计算机科学与技术、模式识别与智能系统等学科方向高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关领域学生的参考书。

《智能科学技术著作丛书》序

前言

第1章　文本检索技术

 1.1　基于索引的检索技术

 1.2　文本提取

 1.3　文本预处理

1.3.1　停用词删除

1.3.2　词干提取

1.3.3　索引词选择

1.3.4　建立词典

 1.4　索引

 1.5　文本检索模型

1.5.1　布尔模型

1.5.2　向量空间模型

1.5.3　概率论模型

1.5.4　PageRank模型

 1.6　分布式搜索引擎

1.6.1　分布式元搜索引擎

1.6.2　散列式分布搜索引擎

1.6.3　局部遍历型搜索引擎

1.6.4　P2P分布式搜索引擎

 参考文献

第2章　文本自动分词

 2.1　基于字符串匹配的正向最大匹配算法

 2.2　基于简码匹配的Hash分词算法

2.2.1　简码匹配方式

2.2.2　Hash分词算法

2.2.3　消歧融入切分过程

2.2.4　基于简码的Hash算法

2.2.5　平均匹配次数的理论分析

2.2.6　分词测试及结果

 2.3　基于统计的分词方法

 参考文献

第3章　概念语义空间

 3.1　基于奇异值分解的潜在语义索引方法

 3.2　基于非负矩阵分解的潜在语义索引方法

3.2.1 NMF问题的提出

3.2.2 目标函数

3.2.3 NMF方法的迭代规则

3.2.4 NMF的非唯一性

3.2.5　基于NMF的概念语义生成

3.2.6　其他NMF方法

 3.3　NMF方法与SVD方法的比较

3.3.1　问题本质

3.3.2　概念语义向量的特点

3.3.3　概念语义向量的解释

3.3.4 NMF方法与SVD方法敏感性的比较

3.3.5 NMF方法与SVD方法检索性能的比较

 参考文献

第4章　基于本体的文本检索技术

 4.1　本体定义

 4.2　描述逻辑

4.2.1　描述逻辑ALC

4.2.2　描述逻辑ALC的构造子扩展

 4.3　本体语言

4.3.1　可扩展标记语言XML

4.3.2　资源描述框架RDF

4.3.3　本体语言OWL

 4.4　基于本体的文本检索技术

4.4.1　本体构建

4.4.2　语义标注

4.4.3　语义查询

 参考文献

第5章　基于内容的图像检索

第6章　MPEG-7标准中国像的视觉特征

第7章　图像的局部特征

第8章　基于视觉特征的图像检索技术

第9章　基于语义的图像检索技术

第10章　Web图像的检索技术

第11章　基于内容的视频检索技术

第12章　视频的结构化技术

第13章　语音识别技术

第14章　视频的标注技术