怎样找已建语料库的地址 (怎样找已经建好的群)

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• 怎样找已建语料库的地址
• 搜查引擎的 Query 剖析有哪些小技术点
• 加分求搜查引擎的上班机制

怎样找已建语料库的地址

方法如下：1、咨询相关机构或组织：知道该语料库是由某个机构或组织创立的，可以尝试咨询该机构或组织，征询语料库的存储位置或访问方式。

2、在学术搜查引擎中搜查：查找学术畛域的语料库，可以在学术搜查引擎中输入相关的关键词，例如“语料库”、“言语数据”等，看看能否能找到相关的学术论文或资源。

搜查引擎的 Query 剖析有哪些小技术点

您好:Query的数据剖析Query即用户在搜查引擎输入查问条件。

在通用搜查引擎中，普通是指输入的关键词。

而在各类行业或许垂直搜查引擎，还可以输入类目，如优酷网站中可以选用“电影”、“电视剧”这样的类目。

在电子商务网站中，各种产品品牌、型号、样式、多少钱等也是经常出现的查问条件。

要剖析query中每个term的内容，分词是必无法少的工具。

分词算法从最繁难的最大正向、最大反向分词算法，到复杂的隐马尔科夫、CRF模型。

CRF模型是一种序列标注的机器学习方法。

分词算法最关键的是如何获取足够的标注准确的语料库，足够的训练语料是模型成功的基础条件。

Query依照PV从高到低排序之后。

横坐标为query编号，纵坐标是query的PV。

从下图可以显著看出，query的PV散布是一个长尾散布。

每种搜查引擎的query 都有自己的特点。

依据query的特点来设计自己的算法和相应产品是十分必要的。

例如：网络有很多查问“从A到B怎样走”，“××怎样样”。

置信网络正是钻研了这些查问，才力推网络“贴吧”和“知道”，“百科”等产品的。

通用搜查引擎和电子商务网站的query区别肯定很大。

例如joyo当当肯定有少量书籍称号的查问。

而在电子商务网站，有少量类目+属性的查问方式。

如何组合的输入条件，准确剖析用户用意，保障搜查引擎结果的召回率和准确率是一个应战。

20-80定律：query 和cache咱们发现20%的top query，占据了80%的PV流量。

假设处置了这20%的query的剖析和排序疑问，咱们就处置了绝大少数流量的疑问。

针对20%的query，咱们可以优化搜查引擎的索引结构，尽量间接前往用户须要的消息。

在query剖析的模块，咱们可以存储query的分词、词性标注以及query分类等结果。

总之高效应用内存，用内存换取性能的极大优化。

query的分类和“框计算”query分类是目前通用搜查引擎肯定处置的疑问。

当你在网络或许google上方输入“××市天气”，会显示天气形态图片、温度等;输入“中石油”间接显示出中石油的股价;输入“航班”间接从航班终点和终点的选用。

这也是网络所谓的“框计算”，也就是间接在搜查框成功解析，中转详细的运行。

如何做分类呢?假定搜查引擎曾经对网页分类，那么统计每个query下点击的页面分类，把页面类别的概率依照从高到低陈列，也就是query的分类。

也就可以知道这个query的分类。

然而这种只能用在当query的点击数量足够的时刻。

另外一种方法是经过页面分类，用贝叶斯的方法，反推每个query或许属于那些类别。

query的导航query的分类其实是导航的一个基本条件。

只要当你对query的分类准确，对query中每个term的词性了解准确的时刻，导航才真正开局。

在电子商务网站，如Amazon、京东等网站。

准确的导航是十分必要的。

而准确的导航是第一步。

依据用户输入，在导航中表现相关抢手介绍，或许共性化介绍，是对导航的更进一步的要求。

在淘宝搜查产品上，当用户输入关键词，会智能揭示相应的类目和属性，并且把抢手的类目属性展如今前面，而把相对冷门的类目和属性折叠起来。

最大应用网页有限的展现空间。

query suggestiongquery与共性化说到共性化，肯定触及到对用户数据的搜集。

依据用户的行为或许设置，剖析用户的年龄、性别、偏好等。

雷同是搜查“咖啡馆”，你在北京和上海搜查获取结果或许差异很大。

而这些剖析数据起源于对每个用户在搜查引擎的行为日志。

搜查引擎都会剖析每个用户的搜查和点击等行为。

存储的时刻存在在散布式key-value内存数据库中。

用户行为不只仅对一般用户自身有用。

少量用户的行为日志，被宽泛用于介绍系统的数据开掘。

例如用户在当当joyo上方购置的书籍，就来自于少量用户的购置和阅读记载。

介绍系统从经常出现的关联规定剖析，曾经退化到各种复杂的图相关剖析算法。

概略参考:http:///subview//

加分求搜查引擎的上班机制

搜查引擎是一种依托技术取胜的产品，搜查引擎的各个组成局部，包括页面搜集器、索引器、检索器等，都是搜查引擎产品提供商启动比拼的着力点。

近几年，搜查引擎的商业化取得了渺小的成功，如驰名搜查引擎公司Google、Yahoo（本文中提到Yahoo时，特指英文Yahoo）、网络等纷繁成功上市，引发了泛滥公司涉足于该畛域，带动了人力、资本的少量投入，连软件凡人Microsoft公司也禁不住诱惑踊跃打造自己的搜查引擎。

然而，从性能过去说，目前的搜查引擎还不尽善尽美，搜查前往的结果往往与用户的检索取求相去甚远，有效性还不是很高。

本文将对搜查引擎的上班原理及其成功技术启动剖析，从中可以了解限度搜查引擎用户体验改善的要素究竟有哪些。

搜查引擎的上班环节

大型互联网搜查引擎的数据核心普通运转数千台甚至数十万台计算机，而且每天向计算机集群里参与数十台机器，以坚持与网络开展的同步。

搜集机器智能搜集网页消息，平均速度每秒数十个网页，检索机器则提供容错的可缩放的体系架构以应答每天数千万甚至数亿的用户查问恳求。

企业搜查引擎可依据不同的运行规模，从单台计算机到计算机集群都可以启动部署。

搜查引擎普通的上班环节是:首先对互联网上的网页启动搜集，而后对搜集来的网页启动预处置，建设网页索引库，实时响运行户的查问恳求，并对查找到的结果按某种规定启动排序后前往给用户。

搜查引擎的关键配置是能够对互联网上的文本消息提供全文检索。

图1搜查引擎的上班流程

搜查引擎经过客户端程序接纳来自用户的检索恳求，如今最经常出现的客户端程序就是阅读器，实践上它也可以是一个用户开发的繁难得多的网络运行程序。

用户输入的检索恳求普通是关键词或许是用逻辑符号衔接的多个关键词，搜查主机依据系统关键词字典，把搜查关键词转化为wordID，而后在标引库（倒排文件）中获取docID列表，对docID列表中的对象启动扫描并与wordID启动婚配，提取满足条件的网页，而后计算网页和关键词的相关度，并依据相关度的数值将前K篇结果(不同的搜查引擎每页的搜查结果数不同)前往给用户，其处置流程如图1所示。

图2形容了普通搜查引擎的系统架构，其中包括页面搜集器、索引器、检索器、索引文件等局部，上方对其中的关键局部的配置成功启动了引见。

图2搜查引擎各个组成局部的相关

搜集器

搜集器的配置是在互联网中遨游，发现并搜集消息，它搜集的消息类型多种多样，包括HTML页面、XML文档、Newsgroup文章、FTP文件、字处置文档、多媒体消息等。

搜查器是一个计算机程序，其成功经常驳回散布式和并行处置技术，以提高消息发现和降级的效率。

商业搜查引擎的搜集器每天可以搜集几百万甚至更多的网页。

搜查器普通要不停地运转，要尽或许多、尽或许快地搜集互联网上的各种类型的新消息。

由于互联网上的消息降级很快，所以还要活期降级曾经搜集过的旧消息，以防止死链接和有效链接。

另外，由于Web消息是灵活变动的，因此搜集器、剖析器和索引器要活期降级数据库，降级周期通常约为几周甚至几个月。

索引数据库越大，降级也越艰巨。

互联网上的消息太多，即使配置弱小的搜集器也无法能搜集互联网上的所有消息。

因此，搜集器驳回肯定的搜查战略对互联网启动遍历并下载文档，例如，普通驳回以宽度优先搜查战略为主、线性搜查战略为辅的搜查战略。

在搜集器成功时，系统中保养一个超链队列，或许堆栈，其中蕴含一些起始URL，搜集器从这些URL登程，下载相应的页面，并从中抽取出新的超链参与到队列或许堆栈中，上述环节不时重复队列直到堆栈为空。

为提高效率，搜查引擎将Web空间依照域名、IP地址或国度域名启动划分，经常使用多个搜集器并行上班，让每个搜查器担任一个子空间的搜查。

为了便于未来裁减服务，搜集器应能扭转搜查范围。

1.线性搜集战略

线形搜查战略的基本思想是从一个起始的IP地址登程，按IP地址递增的方式搜查后续的每一个IP地址中的消息，齐全不思考各站点的HTML文件中指向其他Web站点的超链地址。

此战略不实用于大规模的搜查（关键要素在于IP或许是灵活的），但可以用于小范围的片面搜查，应用此种战略的搜集器可以发现被援用较少或许还没有被其他HTML文件援用的新HTML文件消息源。

2.深度优先搜集战略

深度优先搜集战略是早期开发搜集器经常使用较多的一种方法，它的目的是要到达被搜查结构的叶结点。

深度优先搜查顺着HTML文件上的超链走到不能再深化为止，而后前往到上一个接点的HTML文件，再继续选用该HTML文件中的其他超链。

当不再有其他超链可选用时，说明搜查曾经完结。

深度优先搜查适宜遍历一个指定的站点或许深层嵌套的HTML文件集，但关于大规模的搜查，由于Web结构相当深，兴许永远也出不来了。

3.宽度优先搜集战略

宽度优先搜集战略是先搜查同一层中的内容，而后再继续搜查下一层。

假设一个HTML文件中有三个超链，选用其中之一并处置相应的HTML文件，而后前往并选用刚才第一个网页的第二个超链，处置相应的HTML文件，再前往。

一旦同一层上的一切超链都已被处置过，就可以开局在刚才处置过的HTML文件中搜查其他的超链。

这样保障了对浅层的首先处置，当遇到一个无量尽的深层分支时，也就不会再陷出来。

宽度优先搜集战略容易成功并被宽泛驳回，然而须要破费比拟长的期间能力抵达深层的HTML文件。

4.收录搜集战略

有些网页可以经过用户提交的方式启动搜集，例如某些商业网站向搜查引擎收回收录放开，搜集器就可以定向搜集提交放开网站的网页消息并参与到搜查引擎的索引数据库中。

剖析器

对搜集器搜集来的网页消息或许下载的文档普通要首先启动剖析，以用于建设索引，文档剖析技术普通包括:分词（有些仅从文档某些局部抽词，如Altavista）、过滤（经常使用停用词表stoplist）、转换（有些对词条启动单双数转换、词缀去除、同义词转换等上班），这些技术往往与详细的言语以及系统的索引模型亲密相关。

索引器

索引器的配置是对搜查器所搜查的消息启动剖析处置，从中抽取出索引项，用于示意文档以及生成文档库的索引表。

索引项有元数据索引项和内容索引项两种:元数据索引项与文档的语意内容有关，如作者名、URL、降级期间、编码、长度、链接盛行度等等;内容索引项是用来反映文档内容的，如关键词及其权重、短语、单字等等。

内容索引项可以分为单索引项和多索引项（或称短语索引项）两种。

单索引项关于英文来讲是英语单词，比拟容易提取，由于单词之间有自然的分隔符（空格）;关于中文等延续书写的言语，肯定启动词语的切分。

在搜查引擎中，普通要给单索引项赋予一个权值，以示意该索引项对文档的辨别度，同时用来计算查问结果的相关度。

经常使用的方法普通有统计法、消息论法和概率法。

短语索引项的提取方法有统计法、概率法和言语学法。

为了极速查找到特定的消息，建设索引数据库是一个罕用的方法，行将文档示意为一种便于检索的方式并存储在索引数据库中。

索引数据库的格局是一种依赖于索引机制和算法的不凡数据存储格局。

索引的品质是Web消息检索系统成功的关键要素之一。

一个好的索引模型应该易于成功和保养、检索速度快、空间需求低。

搜查引擎普遍自创了传统消息检索中的索引模型，包括倒排文档、矢量空间模型、概率模型等。

例如在矢量空间索引模型中，每个文档d都示意为一个范化矢量V(d)=(t1,w1(d)…ti,w1(d)…tn,wn(d))。

其中ti为词条项，wi(d)为ti在d中的权值，普通被定义为ti在d中产生频率tfi(d)的函数。

索引器的输入是索引表，它普通经常使用倒排方式（InversionList），即由索引项查找相应的文档。

索引表也或许记载索引项在文档中产生的位置，以便检索器计算索引项之间的相邻或凑近相关（proximity）。

索引器可以经常使用集中式索引算法或散布式索引算法。

当数据量很大时，肯定实事实时索引（InstantIndexing），否则就无法跟上消息量急剧参与的速度。

索引算法对索引器的性能（如大规模峰值查问时的照应速度）有很大的影响。

一个搜查引擎的有效性在很大水平上取决于索引的品质。

检索器

检索器的配置是依据用户的查问在索引库中极速检出文档，启动文档与查问的相关度评估，对将要输入的结果启动排序，并成功某种用户相关性反应机制。

检索器罕用的消息检索模型有集正当论模型、代数模型、概率模型和混合模型等多种，可以查问到文本消息中的恣意字词，无论出如今题目还是注释中。

检索器从索引中找出与用户查问恳求相关的文档，驳回与剖析索引文档相识的方法来处置用户查问恳求。

如在矢量空间索引模型中，用户查问q首先被示意为一个范化矢量V(q)=(t1,w1(q);…;ti,wi(q);…;tn,wn(q))，而后依照某种方法来计算用户查问与索引数据库中每个文档之间的相关度，而相关度可以示意为查问矢量V(q)与文档矢量V(d)之间的夹角余弦，最后将相关度大于阀值的一切文档依照相关度递减的顺序陈列并返还给用户。

当然搜查引擎的相关度判别并不肯定与用户的需求齐全吻合。

用户接口

用户接口的作用是为用户提供可视化的查问输入和结果输入界面，繁难用户输入查问条件、显示查问结果、提供用户相关性反应机制等，其关键目的是繁难用户经常使用搜查引擎，高效率、多方式地从搜查引擎中获取有效的消息。

用户接口的设计和成功肯定基于人机交互的实践和方法，以顺应人类的思想和经常使用习气。

在查问界面中，用户依照搜查引擎的查问语法制订待检索词条及各种繁难或初级检索条件。

繁难接口只提供用户输入查问串的文本框，复杂接口可以让用户对查问条件启动限度，如逻辑运算（与、或、非）、相近相关（相邻、NEAR）、域名范围（如edu、com）、产生位置（如题目、内容）、期间消息、长度消息等等。

目前一些公司和机构正在思考制订查问选项的规范。

在查问输入界面中，搜查引擎将检索结果展现为一个线性的文档列表，其中蕴含了文档的题目、摘要、快照和超链等消息。

由于检索结果中相关文档和不相关文档相互混同，用户须要一一阅读以找出所需文档。

搜查引擎的中文分词技术

中文智能分词是网页剖析的基础。

在网页剖析的环节中，中文与英文的处置方式是不同的，这是由于中文消息与英文消息有一个显著的差异:英文单词之间有空格，而中文文本中词与词之间没有宰割符。

这就要求在对中文网页启动剖析之前，先要将网页中的句子切割成一个个的词的序列，这就是中文分词。

中文智能分词触及到许多自然言语处置技术和评估规范，在搜查引擎中，咱们关键关心中文智能分词的速度和准确度。

分词准确性对搜查引擎来说十分关键，但假设分词速度太慢，即使准确性再高，关于搜查引擎来说也是无法用的，由于搜查引擎须要处置数以亿计的网页，假设分词耗用的期间过长，会重大影响搜查引擎内容降级的速度。

因此，搜查引擎对分词的准确性和速度都提出了很高的要求。

目前，中文智能分词比拟成熟的技术是基于分词词典的机械分词方法。

这种方法是依照肯定的战略将要剖析的汉字串与词典中的词条启动婚配。

依据婚配战略的不同，机械分词方法又有如下几种算法:正向最大婚配算法、逆向最大婚配算法、起码分词算法等。

这种方法的好处是分词的速度快，准确度有肯定的保障，但对未登录词的处置成果较差。

试验结果标明:正向最大婚配的失误率为1/169左右，逆向最大婚配的失误率为1/245左右。

另一种比拟罕用的中文智能分词方法是基于统计的分词方法，这种方法是对语料中的字组频度启动统计，不须要切分词典，因此也称为无词典分词方法。

但该方法经常把不是词的罕用字组当成词，对罕用词的识别精度较差，时空开支也比拟大。

在搜查引擎畛域的实践运行中，普通将机械分词方法与统计分词方法相联合，先启动串婚配分词，而后经常使用统计方法识别一些未登录的新词，这样既施展了婚配分词速度快、效率高的好处，又应用了统计分词中新词智能识别和智能消弭分词歧义的特点。

分词词典是影响中文智能分词的一个关键要素，其规模普通在6万条词左右，词典太大或太小都是不适宜的;辞典太小，有些词切分不出来，辞典太大，切分环节中起义现象将大大参与，雷同影响分词的精度。

因此，分词词典中词条的选用是十分严厉的。

关于不时产生新词的网络畛域，仅仅经常使用6万条词左右的分词词典是不够的，但轻易向分词词典中参与新词将造成分词精度降低，普通的处置方法是经常使用辅佐词典，其规模在50万词条左右。

另外，中文智能分词的难点在于分词歧义的处置和未登录词的识别，如何处置这两个疑问不时是该畛域钻研的热点。

1.歧义处置

歧义是指或许有两种或许更多的切分方法。

例如:“外表的”这个词组，由于“外表”和“面的”都是词，那么这个短语就可以分红“外表+的”和“表+面的”。

这种称为交叉歧义。

像这种交叉歧义十分经常出现，“化装和服装”可以分红“化装+和+服装”或许“化装+和服+装”。

由于没有人的常识去了解，计算机很难知道究竟哪个打算正确。

交叉歧义相对组合歧义来说是还算比拟容易处置，组合歧义就肯定依据整个句子来判别了。

例如，在句子“这个门把手坏了”中，“把手”是个词，但在句子“请把手拿开”中，“把手”就不是一个词;在句子“将军任命了一名中将”中，“中将”是个词，但在句子“产量三年中将增长两倍”中，“中将”就不再是词。这些词计算机又如何去识别?

即使交叉歧义和组合歧义计算机都能处置的话，在歧义中还有一个难题，是真歧义。

真歧义意思是给出一句话，由人去判别也不知道哪个应该是词、哪个应该不是词。

例如:“乒乓球拍卖完了”，可以切分红“乒乓+球拍+卖+完+了”、也可切分红“乒乓球+拍卖+完+了”，假设没有高低文其他的句子，恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个词。

对歧义现象的处置方法普通驳回相似于灵活布局的算法将歧义疑问的求解转化为一个优化疑问的求解。

在求解环节中，普通经常使用词频或概率等辅佐消息求得一个最大或许的分词结果，这个结果在某种意义下是最佳的。

2.未登录词处置

未登录词就是分词词典中没有的词，也称为新词。

最典型的是人名、地名、专业术语等。

例如，人可以很容易了解句子“王军虎去广州了”中，“王军虎”是个词，由于是一团体的名字，但要是让计算机去识别就艰巨了。

假设把“王军虎”作为一个词收录到字典中去，全环球有那么多名字，而且每时每刻都有新增的人名，收录这些人名自身就是一项渺小的工程。

即使这项上班可以成功，还是会存在疑问，例如:在句子“王军虎头虎脑”中的，“王军虎”还能不能算词？

未登录词中除了人名以外，还无机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处置的疑问，而且这些又正好是人们经常经常使用的词，因此关于搜查引擎来说，分词系统中的新词识别十分关键。

目前，对未登录词的处置普通驳回统计的方法，首先从语料中统计登程生频率较高的字组，而后依照某种规定把它们作为新词参与到辅佐词典中。

目前，中文智能分词技术在搜查引擎中曾经获取宽泛运行，分词准确度曾经到达96%以上，然而在对大规模网页启动剖析处置的时刻，现有的中文智能分词技术还存在许多无余，例如上方提到的歧义疑问和未登录词的处置疑问等。

因此，国际外的科研院校，如北大、清华、中科院、北京言语学院、西南大学、IBM钻研院、微软中国钻研院等都不时关注并钻研中文智能分词技术，这关键是由于网络上的中文消息越来越多，对网络上的中文消息的处置必将成为一个渺小的产业和宽广的市场，存在有限的商机。

然而，中文智能分词技术要想更好地服务于网络中文消息的处置并构成产品，还要在基础钻研方面和系统的集成方面做许多上班。

搜查引擎面临的应战

目前的搜查引擎无法能做到“广博精湛”，这是由于它们是矛盾的两个方面，无法兼得。

随着互联网消息的急剧增长，关于搜查引擎的“广博”越来越难成功，从应用消息的角度也齐全没有必要，“精湛”反而是人们越来越注重并谋求的目的。

另外，多档次的搜查服务体系远远没有建设起来，传统搜查重导航作用、轻精准消息服务，就像行人问路，行人须要的不只仅是方向，还要知道详细的路标批示。

如今人们经常议论下一代搜查引擎，那么，下一代搜查引擎与第二代搜查引擎有什么不同？又有什么相关？它应该包括哪些配置？这些都是应该回答的疑问，但答案是七嘴八舌。

兴许下一代搜查引擎融入了更微弱的智能化、人机交互等方法来改善相关度的计算，兴许下一代搜查引擎不只仅运转在大规模主机上，更有或许的是运转在共享计算资源的团体电脑集群上，或许植入“搜查芯片”中，兴许其索引库的边界曾经含糊、兴许愈加明晰，兴许当下搜查巨头经过资金、品牌等人为地不时树立的商业壁垒，究竟抵御不住翻新搜查技术的推翻，正如现在Google将Altavista无声地瓦解一样。

[相关链接]

搜查引擎的技术流派

搜查引擎的技术流派可以分为三类：第一类是应用计算机程序智能启动消息处置的智能化派，其典型代表是Google以及Ghunt等；第二类是以人工启动消息分类处置为主的人力加工派，这方面的典型代表是早期的Yahoo，正在兴起的Web2.0、网摘等社区化搜查是这一流派的新开展；第三类是强调智能化人机交互、协同的融合派，目前英文Yahoo的搜查引擎在开展这方面的技术，MSNLive也显示出其愈加注重融合性的技术，联索IFACE专业搜查融入了用户常识和机器学习方法，可以看做是融合派在中文搜查引擎方面的典型代表。

假设依照网页库的容量、相关度计算技术、用户搜查体验以及商业形式等方面来划分，到目前为止，搜查引擎的开展大概教训了两代。

第一代搜查引擎(1994年～1997年)的索引网页量普通都在数百万量级左右，驳回全文检索技术和散布式并行运算技术，但极少从新搜集网页并去刷新索引，而且其检索速度较慢，普通都要期待10秒甚至更长的期间，同时接受的检索恳求也遭到很大限度，商业形式处于探求期并且尚未成型。

第二代搜查引擎(1998年至今)大多驳回散布式协同处置打算，其网页索引库普通都在数千万个网页量级甚至更多，驳回可伸缩的索引库架构，每天能够照应数千万次甚至数以亿计的用户检索恳求。

1997年11月，过后最先进的几个搜查引擎宣称能建设1亿数量级的网页索引。

以Google为代表的第二代搜查引擎经过链接剖析和点击剖析（网页盛行度）方法来计算（网页威望性）相关度取得了渺小的成功。

另外，以自然言语启动疑问解答的搜查引擎在某种水平上改善了用户体验，更关键的是第二代搜查引擎奠定了目前搜查引擎普遍驳回的成熟商业形式，如Google、Overture、网络等不要钱搜查服务均受益于此商业形式。

相关名词解释

全文搜查引擎　是由一个称为蜘蛛(Spider)的机器人程序以某种战略智能地在互联网中搜集和发现消息，由索引器为搜集到的消息建设网页索引数据库，由检索器依据用户输入的查问条件检索索引库，并将查问结果前往给用户。

服务方式是面向网页的全文检索服务。

目录索引搜查引擎　关键以人工方式搜集消息，由编辑人员检查消息之后，人工构成消息摘要，并将消息置于事前确定的分类框架中。

消息大多面向网站，提供目录阅读服务和间接检索服务。

用户齐全可以不用关键词（Keywords）启动查问，仅靠分类目录也可找到须要的消息。

元搜查引擎　是指在一致的用户查问界面与消息反应的方式下，共享多个搜查引擎的资源库为用户提供消息服务的系统。

元搜查引擎是借助于其他搜查引擎启动上班，没有自己的索引库，它是将用户的查问恳求同时向多个搜查引擎递交，将前往的结果启动重复扫除、从新排序等处置后，作为自己的结果前往给用户。

智能分类技术　是计算机依据分类规范智能将文档归类到曾经存在的类别体系（或许主题）下的某一个详细类别中。

目前智能分类并不能齐全替代人工所做的相关上班，只是提供了一个破费较少的可选用方法。

文本聚类技术　是应用计算机将曾经存在的少量文本（很多文档）启动分组的全智能处置环节。

聚类可以提供对一个大的文本集内容的概略了解，可以识别暗藏的独特点，可以方便地阅读相近或相关的文本。

网文摘录　又称网摘，它具备对内容页的收藏、分类、摘录、加注标签、保留到消息库、消息库共享等配置，关键是为了满足用户阅读网络内容和消息常识积攒的须要。