多语种新闻采编系统中跨语言信息检索技术的研究

为满足用户对多语种新闻信息的需求,提高多语种新闻采编系统的信息检索效率,推动跨语言信息检索技术的发展,通过分析跨语言信息检索技术的发展现状和面临的挑战,探讨了跨语言信息检索技术在多语种新闻采编系统中的应用前景和研究价值。跨语言信息检索技术在多语种新闻采编系统中具有广阔的应用前景,深入分析和研究跨语言信息检索技术的关键技术和算法,可以提高新闻采编系统的信息检索效率,满足用户的信息需求,推动跨语言信息检索技术的发展。跨语言信息检索技术在多语种新闻采编系统中具有重要的意义,不断改进和优化这些技术,能够极大地提升新闻采编工作的效率和质量。

增强依存结构表达的零样本跨语言事件论元角色分类

事件论元角色分类是事件抽取中的子任务,旨在为事件中的候选论元分配相应的角色。事件语料标注规则复杂、人力耗费大,在很多语言中缺少相关标注文本。零样本跨语言事件论元角色分类可以利用源语言的丰富语料建立模型,然后直接应用于标注语料匮乏的目标语言端。围绕不同语言的事件文本在依存结构上的表达共性,提出了使用BiGRU网络模块对触发词到候选论元的依存路径信息进行额外编码的方法。本文设计的编码模块能灵活地与当前主流的基于深度学习框架的事件论元角色分类模型相联合。实验结果表明,本文提出的方法能更有效地完成跨语言迁移,提高多个基准模型的分类性能。

跨语言信息检索研究进展

随着互联网资源的多语言性和用户所使用语言的日益多样性,跨语言信息检索成为越来越重要的研究领域。本文介绍了该领域为解决语言间的翻译障碍而研究的各种解决方法并且对汉英跨语言信息检索所面对的独特难点进行了分析,同时本文对国际上重要的跨语言信息检索系统评测会议进行了简单介绍。

基于英汉机译实现跨语言信息检索

随着日益增长的大量信息成为可利用的、用户面对查询一个多语种文本集合的情形 ,变得越来越普遍 .这就产生一个非常重要的问题—以一种语言描述的用户查询与以不同语言书写的文本之间的匹配问题 ,也就是一种如何跨越语言界限的问题 ,即跨语言信息检索 (Cross- L anguage Information Retrieval,CL IR) .针对该项任务建立了一个面向英汉的跨语言信息检索系统 ,并以此为基础提交了相关的几组运行结果 .同时 ,结合所构建的汉语 IR系统 ,实现完整的英—汉 CL

结合本体论和统计方法的跨语言信息检索模型

为了更有效地提高跨语言信息检索的性能,结合本体论和统计方法的特性,提出一种混合的跨语言信息检索模型.在该语言模型的结构上,提出一种本体描述框架,构造了一个形式化的语言本体知识表示,通过典型语料学习,融合了语法、语义、句法等多元信息,建立了源语言本体知识库.在跨语言信息检索的实际应用中,利用本体表示,获得初始的检索文档集,再基于源语言本体知识库,对全部候选文档重新排序,以提高TopN排列的精确度.利用NTCIR-3Workshop中的中英文跨语言信息检索数据集对该语言模型进行了评价,相关实验结果表明,该方法取得了较满意的实验效果.

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。

跨语言信息检索技术应用与进展研究

本文介绍了跨语言信息检索技术的基本方法和相关的重要国际会议,并对跨语言信息检索的研究热点难点、应用概况、最新的中文的跨语言信息检索系统的研究情况进行了分析,最后提出其发展趋势和应用前景。

跨语言信息检索可视化研究

语言的多样性限制了人们利用信息的自由,也影响了信息价值的充分发挥。因此,跨语言信息检索成为当今的研究热点。本文将信息可视化的相关方法和技术应用到跨语言信息检索领域当中,提出了跨语言信息检索可视化模型,并介绍了一个实例——澳门法律信息可视化系统。

跨语言信息检索中的命名实体识别与翻译

综述命名实体识别与翻译研究现状,提出基于信息抽取的命名实体识别与翻译方法,以及对该方法进行一系列集成优化处理,并实现了基于命名实体识别与翻译的跨语言信息检索实验。实验结果显示出命名实体识别与翻译在跨语言信息检索中的重要性,并证明了所提出的翻译加权和网络挖掘未登录命名实体方法的应用能显著提高跨语言信息检索的性能。

跨语言信息检索中的双语主题相关模型

如何通过双语平行语料库提取语言之间的语义对信息,对改善跨语言信息检索的性能有着十分重要的意义.双语平行文档拥有相同的主题,这些双语主题在具体模型上可体现为语义相关.本文首先将双语平行文档看作同一语义内容的两种语言表示,从双语平行语料库构造每种语言的潜在语义空间,从而提出一种新的双语主题模型,即双语偏最小二乘主题相关模型.新模型克服了跨语言潜在语义索引模型没有充分考虑双语语义联系的不足.在中英双语新闻语料集上实验结果显示,新模型的文档配对搜索和伪查询跨语言检索性能明显优于跨语言潜在语义索引模型;在使用Google翻译得到的TREC-9双语平行语料库上,新模型也获得了较好的检索性能.

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Lucene的英汉跨语言信息检索

描述了一个英汉跨语言检索系统的设计与实现,其主要研究目的在于寻找更为有效的英汉查询翻译方法,以及提高汉语检索系统的性能。在英汉查询翻译方面,以英汉双语词典为基础,建立了查询翻译算法。在汉语检索方面,分析不同索引单元对于检索性能的影响,基于Lucene全文索引工具包建立了搜索引擎。在系统评测方面,提出了一种根据主题,快速构建评测数据的方法。

论跨语言网络信息检索技术系统:以Mulinex为例

文章结合Ｍｕｌｉｎｅｘ系统，阐述了跨语言网络信息检索技术系统的开发背景和目标，分析了系统功能、结构和工作原理。

跨语言信息检索查询翻译词典自动构建研究

双语机读词典是基于查询翻译的跨语言信息检索中的常用资源,但是传统的手工构建词典的方法费时费力,本文利用统计方法从英汉句对齐平行语料库中自动获取翻译词典,以用于查询翻译过程中。

一种基于相关反馈的跨语言信息检索查询翻译优化技术研究

本文提出了一种新的基于相关反馈的跨语言信息检索查询翻译优化技术,就实现该技术的关键步骤＂估计检索词在相关文献集合中的翻译概率＂设计了4种不同的算法,并通过伪相关反馈实验比较了这4种算法,验证了查询翻译优化技术的有效性.实验结果显示,4种翻译优化算法都能够提高检索结果的精度,其中基于词对齐的翻译算法相对更优越.此外,查询式的长度和检索主题的特征对不同查询翻译优化算法产生着不同程度的影响.

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。

跨语言信息检索理论与应用研究

随着互联网的全球化发展趋势,跨语言信息检索日益成为信息检索领域中的重要课题,跨语言检索可用一种提问语言检索出用另一种语言书写的信息。文章主要对跨语言信息检索理论应用研究进行了探讨,并对其在专业领域数据库中的应用提出一种思路。

跨语言信息检索的知识图谱研究

在ISI的Web of Science中以"跨语言信息检索"为主题进行检索,利用共引分析、共词分析、信息可视化等方法和技术,借助CiteSpaceⅡ信息可视化软件绘制跨语言信息检索研究领域的文献共引网络图谱、热点词汇图谱以及前沿词汇图谱,直观地展示和分析不同时期跨语言信息检索领域的代表人物及代表文献,揭示其研究热点,探测其研究前沿及发展趋势。

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(Informatton 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.

跨语言信息检索模型应用研究

信息检索过程自始至终都涉及相关性问题和检索模型,跨语言信息检索(CLIR)也不例外。对检索模型进行了分类,论述了各模型在CLIR中的应用,并对各模型进行了比较。