基于ElasticSearch和语义相似度匹配的教学资源搜索策略.docx

基于 ElasticSearch 和语义相似度匹配的教学资源搜索策略 本文提出了一种基于 ElasticSearch 和语义相似度匹配的教学资源搜索策略，旨在解决教学资源搜索的效率和准确性问题。该策略通过构建教学资源知识图谱，将类型复杂的教学资源关联在一起，并将知识图谱中的资源信息抽取出来构建 ElasticSearch 索引库。同时，文中还提出了一个基于 ER-BERT 模型的语义相似度算法，用于计算教学资源之间的相似度，并将其与 ElasticSearch 相结合，提高了教学资源搜索的准确性和丰富度。 本文的主要贡献在于： 1. 构建了一个教学资源知识图谱，将类型复杂的教学资源关联在一起，并将知识图谱中的资源信息抽取出来构建 ElasticSearch 索引库。 2. 提出了一个基于 ER-BERT 模型的语义相似度算法，用于计算教学资源之间的相似度，并将其与 ElasticSearch 相结合，提高了教学资源搜索的准确性和丰富度。 ElasticSearch 是一个开源、分布式的全文搜索引擎，使用倒排索引的存储结构，提供了全文检索、相似度排名、实时处理海量数据等功能。ElasticSearch 对 Lucene 进行了封装，屏蔽了 Lucene 的复杂性，提供了简单易用的 RESTful 和 JAVA API 的接口。同时 ElasticSearch 还具有以下几个特点： （1）方便水平扩展。可以很容易地扩展到上百个服务节点，支持 PB 级别的数据查询，将搜索请求分布到多个节点执行，在大数据背景下满足了分布式搜索的需求。 （2）分片和备份。当索引上数据量较大时，可以将该索引上的数据进行水平拆分，形成分片，在数据写入时通过计算文档 ID 的哈希值来确定要写入的分片。同时会自动对数据进行备份形成副本，以确保某台服务器在宕机后其数据不会丢失，保证了服务的高可用性。 文本相似度算法是搜索引擎中的一种重要技术，用于评估文本之间的相似度。本文中提到的文本相似度算法包括 TF-IDF 和 BM25。TF-IDF 是一种基于统计学的算法，计算出 Query 中每个字词在文档 d 中的 TF*IDF 值，然后将上述结果求和就能得到文档 d 和检索语句 Query 之间的匹配程度。BM25 是一种基于 TF-IDF 并做了改进的算法，传统的 TF-IDF 算法中的 TF 值理论上是可以无限增长的，而 BM25 通过在计算时增加了一个参数，限制了 TF 值的增长。 在本文中，我们还提出了一个基于深度神经网络的语义相似度算法，用于计算教学资源之间的相似度。该算法通过神经网络将输入的两条文本内容表示为特征向量，再计算两个特征向量的余弦距离得到文本的相似度。该算法的优点是匹配速度快，但由于从两个文本对象中单独提取特征，导致很难捕获文本的结构信息。 本文提出了一种基于 ElasticSearch 和语义相似度匹配的教学资源搜索策略，旨在解决教学资源搜索的效率和准确性问题。该策略通过构建教学资源知识图谱，计算教学资源之间的相似度，并将其与 ElasticSearch 相结合，提高了教学资源搜索的准确性和丰富度。