汉英跨语言信息检索研究

随着互联网的发展,各国人民的交流日渐增多,跨语言信息检索变得日益重要。由于中文和英文的用户众多,汉英跨语言信息检索有着特别重要的意义。本文首先介绍信息检索的基本模型,然后介绍翻译和非翻译策略的跨语言信息检索技术,并给出一些汉英跨语言信息检索的难点问题。     

重新审视跨语言信息检索

阻碍互联网资源在世界范围内广泛共享的一个主要障碍是多语言问题,而跨语言信息检索是解决这个问题的有效方法之一。本文从定义跨语言信息检索系统开始,给出了一个标准的跨语言信息检索系统框架和评价方法,对主流研究方法进行了重新审视,进一步明确指出了跨语言信息检索中必须解决的核心问题,最后通过分析研究现状给出了未来可能的重点研究方向。     

基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法研究

跨语言信息检索指以一种语言为检索词,检索出用另一种或几种语言描述的一种信息的检索技术,是信息检索领域重要的研究方向之一。近年来,跨语言词向量为跨语言信息检索提供了良好的词向量表示,受到很多学者的关注。该文首先利用跨语言词向量模型实现汉文查询词到蒙古文查询词的映射,其次提出串联式查询扩展、串联式查询扩展过滤、交叉验证筛选过滤三种查询扩展方法对候选蒙古文查询词进行筛选和排序,最后选取上下文相关的蒙古文查询词。实验结果表明: 在蒙汉跨语言信息检索任务中引入交叉验证筛选方法对信息检索结果有很大的提升。     

基于本体的跨语言信息检索模型

随着网络信息的日益丰富和用户需求的提高,人们已经不能满足于仅仅在同一语种中进行检索,跨语言的信息检索(CLIR)因而受到人们越来越多的关注。为此,本文提出了一种新的基于语义的跨语言信息检索模型Onto-CLIR,该模型在传统信息检索技术的基础上,利用本体来刻画不同语言中对应的领域知识,以解决从查询语言到检索语言之间转换过程中出现的语义损失和曲解等问题,从而保证在检索过程中能够有效地遵循用户的查询意图,获得预期的检索信息。本文以体育新闻检索为背景,以英文查询作为查询请求,检索来自新浪网的体育类新闻,结果表明采用基于本体的跨语言信息检索方法之后检索的查全率和查准率平均提高10个百分点左右,有效地改善了检索性能。     

面向跨语言信息检索的蒙汉语义词典构建初探

以跨语言信息检索需求为背景,介绍了目前语义词典及应用的概况,根据蒙古文互联网发展的现状,从应用需求出发,提出构建面向跨语言信息检索的蒙汉双语语义词典的重要性,并利用构建领域本体的方法给出蒙汉双语计算机术语语义词典的初步设计方法。     

一种新型的跨语言信息检索技术

1.前言随着科学技术迅猛发展,信息交流量与日俱增,人们开始广泛应用高速度、大容量的现代化工具——计算机进行信息处理。为使计算机能够应用于更广泛的用户,利用计算机高效率地进行各种语言信息处理已成为一个迫切需要研究的课题。由此,语言信息处理应运而生,成为一门新兴学科,其相关理论和方法研究在计算机科学与人工智能领域也显得尤其重要。自动的信息检索(Information Retrieval.IR)也作为语言信息处理研究领域的重要课题,越来越引起人们的兴趣与重视。人们希望用机器来实现信息自动检索,以解决人工方式带来的困难与复杂,如今正随着人们在语言信息处理领域里所取得的成果而变为现实。     

个性化跨语言信息检索中结果重排序研究

目前,Web的不断发展使得针对其内容搜索的精确度有所降低,尤其在不同的语言中进行搜索时,情况变得愈发复杂。跨语言信息检索提供了一种跨越语言障碍、获取信息的有效方法。以往的跨语言信息检索研究大多采取以检索系统为中心的研究方法,并未考虑到用户在翻译和检索过程中发挥的作用。结果重排序技术已经广泛应用于单语个性化信息检索,但是在个性化跨语言信息检索中还较少有相关研究。通过结果重排序技术来研究个性化跨语言信息检索,提出了两种个性化跨语言结果重排序方法。一种基于隐含语义,而另外一种则基于外部语义进行,将首轮搜索结果根据用户的偏好进一步进行处理和优化,使用户感兴趣的内容置于搜索结果列表的前列。在真实用户搜索日志数据上的实验结果表明,结果重排序能够有效提高个性化跨语言信息检索的搜索准确率。     

基于Web的跨语言信息检索研究综述

回顾了近年来基于Web的跨语言信息检索技术的理论研究和发展现状,针对跨语言信息检索中基于语料库的方法,就其中语料库的构建和使用问题进行了阐述.比较分析和总结了两方面的技术:一是利用互联网上丰富的双语资源来建立大规模双语语料库的技术,二是目前运用较多的几种查询翻译模型构建技术.最后,展望了该领域的研究前景和发展方向.     

跨语言词向量研究综述

随着人们对互联网多语言信息需求的日益增长,跨语言词向量已成为一项重要的基础工具,并成功应用到机器翻译、信息检索、文本情感分析等自然语言处理领域。跨语言词向量是单语词向量的一种自然扩展,词的跨语言表示通过将不同的语言映射到一个共享的低维向量空间,在不同语言间进行知识转移,从而在多语言环境下对词义进行准确捕捉。近几年跨语言词向量模型的研究成果比较丰富,研究者们提出了较多生成跨语言词向量的方法。该文通过对现有的跨语言词向量模型研究的文献回顾,综合论述了近年来跨语言词向量模型、方法、技术的发展。按照词向量训练方法的不同,将其分为有监督学习、无监督学习和半监督学习三类方法,并对各类训练方法的原理和代表性研究进行总结以及详细的比较;最后概述了跨语言词向量的评估及应用,并分析了所面临的挑战和未来的发展方向。     

基于双语主题模型和双语词向量的跨语言知识链接

跨语言知识链接是指在描述相同内容的不同语言的在线百科文章之间建立联系。跨语言知识链接可分为候选集选择和候选集排序两部分。首先,把候选集选择问题转换为跨语言信息检索问题,提出一种将标题与关键词相结合从而生成查询的方法,该方法将候选集选择的召回率大幅提高至93.8%;在候选集排序部分,提出一种融合双语主题模型及双语词向量的排序模型,实现了英文维基百科和中文百度百科之间军事领域的跨语言知识链接。实验结果表明,该模型取得了75%的准确率,显著提高了跨语言知识链接的性能,并且提出的方法不依赖于语言特性和领域特性,因此可以很容易地扩展至其他语言和其他领域的跨语言知识链接。