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检索一篇文档在其他语言中的译文对于双语平行语料库的建立是一件很有意义的工作。本文提出一种改进的跨语言相似文档检索算法,该算法使用双语词典或统计翻译模型作为双语知识库,查找两篇文档的共同翻译词对,把翻译词对的权重作为一种特征来进行相似度计算,用Dice方法的改进算法计算双语文档的相似度。在实验中,统计检索文档的译文排在检索结果前 N位的总次数来评价算法的性能,并使用了两个噪音数据集来评价算法的有效性。实验表明,在噪音数据干扰比较大的情况下,译文排在检索结果前5位的译文结果接近90%。实验证明,翻译词对的权重对于相似度计算有很大帮助,本算法可以有效地发现一种语言书写的文档在另一种语言中的译稿。 相似文献
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WWW与中文全文检索系统 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来,Internet应用得到迅速的普及,成为人们工作和生活中不可缺少的工具,人们可以通过Internet收发邮件,查找信息,订购产品。WWW(World Wide Web,全球信息网)是Internet的一个重要组成部分,是近年来在Internet上发展最快的服务之一。WWW服务器以超文本的形式组织信息,用户可以通过Internet利用WWW浏览器方便地浏览这些信息。WWW上的信息量远远超出人们可以想像的范围,而且仍在快速地增长,据统计,自1992年起短短的几年时间内,全球的WWW服务器已经达到几万个,全球的WWW网页数量每50 相似文献
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领域术语是各个领域的核心词汇,在研究了大量领域文献的基础上,提出了一种识别领域术语的方法。该方法以现有成熟工具为依托,使用条件随机场模型统计领域术语的词性组合概率。在选定特征集后,通过调整特征和窗口的组合,制定一个最优特征模板,同时通过10倍交叉验证法确定模型训练参数。实验结果表明,通过条件随机场模型分析领域术语的词性组合概率能够有效地识别领域术语。 相似文献
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命名实体识别属于自然语言处理的基础研究领域,是信息抽取、信息检索、机器翻译、组块分析、问答系统等多种自然语言处理技术的重要基础。主要研究中文命名实体中对复杂地名和复杂机构名的识别,提出一种基于多层条件随机场的命名实体识别的方法。对大规模真实语料进行开放测试,两项识别的召回率、准确率和F值分别达到91.95%、89.99%、90.50%和90.07%、88.72%、89.39%。 相似文献
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文本聚类中不同文本表示方法获得的聚类效果不尽相同。引入潜在语义分析模型对文本进行表示,重新给出了针对潜在语义分析的特征权重计算方法,并提出了截断奇异值分解中K值的选取方法,达到了"词-文本"空间的降维去噪目的。鉴于K-means算法中初始聚类中心选取具有一定的随机性,应用相似性初始聚类中心选取方法确定了K-means的初始聚类中心,避免了随机选取聚类中心对聚类效果的影响。基于改进的潜在语义分析方法极大的降低了文本空间的维度,经实验证明改进后的方法在聚类问题中聚类效果显著。 相似文献
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