Некоторые методы автоматической индексации текстовых документов:
Инвертированный индекс. 1 Хранит общую информацию обо всей документной базе. 1 Применяется для поиска документов, в которых встречается одно или несколько заданных слов. 1
Суффиксные деревья. 1 Эффективны для поиска документов, содержащих не только определённое слово, а любую подстроку. 1 При этом операция сравнения документов реализуется очень трудоёмко и выполняется с большими временными затратами. 1
Матрица термов в документах. 1 Для каждого документа содержит информацию о входящих в него термах (словах или словосочетаниях). 1
Ассоциативное индексирование. 2 Основано на использовании ассоциативных связей между ключевыми словами, полученных путём анализа частоты повторений сочетаний последних в текстах. 2
Деривантное индексирование. 2 Метод автоматического индексирования документов, при котором система анализирует лексический состав текстов и выбирает из них лексические единицы, удовлетворяющие заданным критериям. 2
Бинарное индексирование. 3 Не зависит от языка документа. 3 Поиск ведётся на основе алгоритмов «нечёткого поиска», то есть поиска с ошибками. 3
Морфологическое индексирование. 3 Производится с учётом морфологии и семантики языка. 3 Слова преобразуются в словоформы с отсечением суффиксов и окончаний, что позволяет искать склонения и спряжения шаблонов. 3
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.