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A New Information Retrieval Method with a Dynamic Context Recognition Mechanism

机译：具有动态上下文识别机制的新信息检索方法

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Information acquisition is a key function for realizing intelligent information retrieval in database and knowledge base systems. In this paper, we present a new information retrieval method which extracts semantically related information dynamically without using explicit representations of relationships between data items. This method is used to provide a fundamental function for realizing semantical information acquisition in databases and knowledge base systems. The function extracts significant information by receiving a keyword and a sequence of the context data items which explains a context of the keyword. We assume that an existing data item has various meanings and its meaning is fixed only when the context is given. That is, the meaning of a data item cannot be fixed without recognizing contexts, and the equivalence and similarity between data items are not statically fixed without the context. This method provides a function for recognizing the context and computing the equivalence and similarity between data items dynamically according to the context.
机译：信息获取是在数据库和知识库系统中实现智能信息检索的关键功能。在本文中，我们提出了一种新的信息检索方法，该方法动态提取语义相关的信息，而无需使用数据项之间关系的显式表示。该方法用于提供实现数据库和知识库系统中语义信息获取的基本功能。该功能通过接收关键字和解释关键字上下文的上下文数据项序列来提取重要信息。我们假设现有数据项具有各种含义，并且只有在给出上下文时，其含义才是固定的。即，如果不认识上下文，就不能确定数据项的含义，如果没有上下文，就不能静态地确定数据项之间的等价性和相似性。该方法提供了用于识别上下文并根据上下文动态计算数据项之间的等价性和相似性的功能。

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