随着信息技术的飞速发展，工程技术类文献数量呈爆炸式增长，如何高效地检索和处理这些海量信息，成为当前学术界和产业界共同关注的问题。本文以工程技术类文献标识为切入点，探讨智能信息检索与处理技术研究，旨在提高信息检索的准确性和效率，为工程技术研究提供有力支持。
一、工程技术类文献标识概述
工程技术类文献标识是指对工程技术文献进行分类、标注和标识的方法，主要包括分类号、关键词、作者、出版单位、出版时间等。这些标识能够帮助用户快速定位所需文献，提高文献检索的准确性。
二、智能信息检索技术研究
1. 基于关键词的信息检索
关键词是文献检索的核心要素，通过对关键词的分析、提取和匹配，可以实现高效的文献检索。本文提出以下关键词信息检索技术：
（1）同义词扩展：针对关键词的同义词进行扩展，提高检索的全面性。
（2）词性标注：对关键词进行词性标注，提高检索的准确性。
（3）权重计算：根据关键词在文献中的重要程度，计算权重，提高检索的准确性。
2. 基于主题模型的信息检索
主题模型是一种概率模型，能够有效地对文档进行主题分布分析。本文提出以下基于主题模型的信息检索技术：
（1）LDA模型：利用LDA模型对文献进行主题分布分析，提高检索的准确性。
（2）主题聚类：根据文献的主题分布，对文献进行聚类，提高检索的效率。
3. 基于深度学习的信息检索
深度学习在信息检索领域具有广泛应用，本文提出以下基于深度学习的信息检索技术：
（1）卷积神经网络（CNN）：利用CNN提取文献的特征，提高检索的准确性。
（2）循环神经网络（RNN）：利用RNN对文献进行序列建模，提高检索的准确性。
三、智能信息处理技术研究
1. 文献摘要生成
通过对文献的自动摘要，可以帮助用户快速了解文献的主要内容。本文提出以下文献摘要生成技术：
（1）基于规则的方法：根据文献的格式和结构，生成文献摘要。
（2）基于深度学习的方法：利用深度学习模型，自动生成文献摘要。
2. 文献推荐
根据用户的检索需求，为用户提供相关文献推荐。本文提出以下文献推荐技术：
（1）协同过滤：根据用户的检索历史和相似用户，推荐相关文献。
（2）基于内容的推荐：根据文献的主题和关键词，推荐相关文献。
本文以工程技术类文献标识为切入点，探讨了智能信息检索与处理技术研究。通过关键词信息检索、主题模型信息检索和深度学习信息检索等方法，提高了信息检索的准确性和效率。通过文献摘要生成和文献推荐等技术，为用户提供更加便捷、高效的信息服务。未来，随着人工智能技术的不断发展，智能信息检索与处理技术将得到更加广泛的应用。
参考文献：
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[3] 李明，张华，赵芳. 基于协同过滤的文献推荐系统研究[J]. 计算机工程与设计，2019，40（24）：11798-11802.
