第7章 跨语言信息检索技术

1引言跨语种信息检索(CLIR:Cross-Language Information Retrieval)技术是一种使得用户可以通过某种语言来检索以其他语言形式存在的信息的技术。

它作为一项独立的技术进行研究已经有10多年的时间,TREC(Text Retrieval Conference)于1997年首次设立了跨语种信息检索跟踪(Cross-Language Track)。

目前,从总体上看,跨语言信息检索的研究大致可以分为三个方向:机器翻译系统、基于语料库的方法以及基于字典的方法。

当前较为流行的扩展基于字典跨语言信息检索(Improving dictionary-based CLIR)是基于字典方法的一个延伸,近两年研究人员在这个研究方向上做了大量的工作。

研究人员在取得相当大成果的同时也发现这些方法都存在了一些自身很难克服的弊端,正如Jian-Yun Nie(2002)F1G和Hayfield、HcNamee(2002)F2G指出的:当前CLIR技术的缺陷源于近似的解决问题的方法,比如,翻译和检索分离、从单语种检索的结果到多语种检索结果的界定存在问题等等,CIen和Jey(200K)FKG 提出了一种基于适量反馈和分解的跨语种信息检索机制。

但是这种方法只能看作是对原有算法存在缺陷的弥补,而很难去解决它。

作者认为,要很好地解决跨语种信息检索现存的问题,就必须把理解深入到语义层面,我们希望通过构建一种建立在语义层面上的处理模型从根本上解决目前跨语种信息检索中存在的问题。

这种模型采用独立、统一的语义表示符号体系来组织和检索文本内容及检索要求,以求解决传统方法下查询请求在从查询语言到检索语言之问转换的过程中出现的语义损失和曲解等问题,并解决传统方法下单语种检索结果到多语种检索结果的界定问题。

本文设计的算法是解决该模型中文本比较及结果生成阶段问题的算法,该算法以语境单元框架作为语义形式化表示的基础,试图从语义层面,通过概念匹配、多语义角色协同激励的跨语种信息检索中的文本比较及结果生成算法吴晨1,2缪建明1,2张全21(中国科学院研究生院,北京1000L9)2(中国科学院声学研究所,北京1000M0)E-mail:NucIenOmailPioaPacPcn摘要提出了一种基于语义的跨语种信息检索中的文本比较及结果生成的算法,算法从语义入手,以形式化的语境单元框架结构来表示被检索的内容和检索请求,它从文本语义表示的三个方面:领域(静态范畴)、情景(动态范畴)、背景(参照)来对检索请求和被检索文档数据之间的语义相关度进行计算和排序,根据建立在语境单元框架上的语义符号间的匹配和生成机制来实现文本检索。

跨语言信息检索及其相关问题作者：张彦文来源：《教育教学论坛》2014年第01期摘要：网络信息技术的飞速发展产生了丰富的海量信息资源。

信息资源所采用语言的多样性和用户所掌握语言的差异性，带来了信息检索的多语言或跨语言困难。

跨语言信息检索是为了适应这一发展要求而诞生的信息检索检索方法和技术。

本文对跨语言信息检索的渊源、跨语言信息检索方法以及跨语言信息检索模型等进行了讨论。

关键词：信息检索；跨语言检索；检索模型；多语言信息资源中图分类号：G2？摇文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）01-0132-03信息技术的发展产生了大量的数字信息，人们进入了海量信息资源和大数据时代。

特别是互联网技术的快速发展，因特网上的信息资源类型和数量愈来愈丰富，所使用的语言愈来愈具有多样性。

网络资源语言的多样性和网络用户所掌握语言的差异性不可避免地给人们利用网络检索信息带来了语言障碍。

这种语言障碍极大地限制了人们对信息资源的有效获取，跨语言信息检索由此应运而生。

跨语言信息检索由康奈尔大学的Salton于20世纪70年代初首先提出。

他利用手工编制的英语—德语双语种词表，进行了跨语言信息检索的尝试；1973年，他又编制了英语—法语词表，并对跨语言信息检索的效率进行了评价。

1964年，法国道路研究实验室开发了“国际道路研究文献系统”，该系统通过英、法、德三种语言索引词构成的多语言受控词表来实现跨语言信息检索。

跨语言信息检索是指用户以自己熟悉的一种语言来构建和提交查询提问式，从多语言信息资源系统中检索出符合用户需求的另一种或多种语言描述的相关信息资源。

例如，输入中文的提问式，从多语言信息资源系统检索出英文、法文或中文及其他语言描述的相关信息资源。

用户查询提问时所使用的语言称之为源语言，而系统检索出的信息资源所包含的语言称之为目标语言。

跨语言信息检索，可分为双语言信息检索和多语言信息检索。

双语言信息检索是指用户以自己熟悉的语言提交查询请求，除源语言之外，系统可检索到另外一种语言表达的文献信息，即目标语言为另一种语言。

跨语言信息检索在搜索引擎中的应用简单介绍了跨语言信息检索在搜索引擎中应用的必要性、重要性和最近的国内外应用状况。

指出了对应用中存在的不足和缺陷，并相对应提出了改进建议。

最后对跨语言信息检索在搜索引擎中的应用趋势进行了展望。

标签：跨语言信息检索CLIR 搜索引擎1 概述所谓跨语言信息检索（Cross-language Information Retrieval，CLIR），系指用户以一种语言（通常是自己的母语）提问，检出另一种或几种语言描述的信息资源的信息检索技术和方法。

CLIR中，用户用以表达自己的信息需求、构造检索提问式的语言称为源语言（Source Language），被检索的信息资源所使用的语言称为目标语言（Target Language）。

网络用户检索信息主要通过搜索引擎来达到其目的。

就中国来说，CNNIC最新发布的《第25次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2009年12月31日，中国网民规模达到3.84亿人。

目前搜索引擎用户规模达到2.8亿人，年增长率为38.6%。

搜索引擎的使用率为73.3%，较2008年增加了5.3个百分点，超过了即时通信成为网民使用互联网的第三大应用[1]。

然而，网络资源语种的多样性和差异性成为了网络用户存取信息的巨大障碍。

网络信息语种分布和网络用户语言分布不平衡。

据Internet World Stas 统计，截止2009年12月31日，目前全球18亿多网络用户所使用的语言依次为：英语27.7%，中文22.6% ，西班牙语7.8%，日语5.3%，葡萄牙语4.3%，德语4.0%，阿拉伯语3.3%，法语3.2%，俄语2.5%，韩语2.1%，其他语言17.2%。

虽然笔者没有找到最近Web网页所使用的语言比率，根据Netcraft统计显示，截止2010年6月全球共有2亿多个网站[2]。

而根据《第25次中国互联网络发展状况统计报告》统计结果，中国网站数量仅为232万个，比率刚刚超过10%，由此可见一斑。

信息检索中的多语种信息检索技术研究随着全球化的不断推进，越来越多的人开始学习和使用多种语言。

在这样的背景下，多语种信息检索技术也变得越来越重要。

多语种信息检索技术是指通过计算机技术获取和检索多种语言的信息。

本文将探讨目前多语种信息检索技术的研究进展和未来发展方向。

一、多语种信息检索技术的原理和方法多语种信息检索技术的核心是语言处理技术。

目前，主要的多语种信息检索技术包括跨语言信息检索、多语种信息抽取、多语言自动翻译技术等。

跨语言信息检索是指利用计算机搜索多种语言的信息的过程。

跨语言信息检索需要对不同语言之间的语义和语法进行转换和匹配。

为了实现这一目标，研究人员通常需要创建一个或多个多语言语料库，以支持跨语言信息检索。

多语种信息抽取是指利用计算机从多语言文本中提取出特定的信息的过程。

多语种信息抽取需要对不同语言的语法和语义进行研究和分析，以识别出针对特定主题的文本信息。

多语言自动翻译技术是指利用计算机对不同语言进行自动翻译的过程。

多语言自动翻译技术需要对不同语言之间的语法和语义进行深入的研究和分析，以确保翻译的准确性。

近年来，随着机器学习和深度学习技术的不断发展，多语言自动翻译技术的准确性和效率有了很大的提高。

二、多语种信息检索技术的现状和研究进展随着全球化的推进和人们学习多种语言的需求不断增强，多语种信息检索技术发展迅速。

目前，多语种信息检索技术已经应用于多个领域，包括商业、教育、科研、政府等。

下面将介绍几个重要的多语种信息检索技术的应用领域。

1. 跨语言搜索跨语言搜索是目前最常见的多语种信息检索技术应用之一。

通过跨语言搜索，用户可以在多种语言的文本中查找相关信息。

这种技术广泛应用于搜索引擎和电子图书馆等领域。

2. 跨语言信息检索跨语言信息检索是指从不同语言的文本中恢复相关信息的能力。

该技术广泛应用于翻译、咨询和信息服务等领域。

近年来，跨语言信息检索在政府和企业中的应用也有所增加。

3. 多语言自动翻译多语言自动翻译技术是应用最广泛的多语种信息检索技术之一。

如何利用机器翻译技术进行跨语言知识获取和信息检索跨语言知识获取和信息检索在当今信息化社会中变得越发重要，而机器翻译技术正是一种强大的工具，能够帮助人们跨越语言障碍，获取全球范围内的知识和信息。

在过去的几年中，机器翻译技术取得了巨大的进步，其在跨语言领域的应用也越来越广泛。

本文将探讨，并通过深入研究，分析其实际应用中的挑战和解决方案。

首先，机器翻译技术的发展历程可以追溯到上个世纪，随着计算机技术的不断进步和人工智能的发展，机器翻译技术也取得了显著的进展。

传统的机器翻译系统主要基于规则和统计方法，这种方法虽然在一定程度上可以实现跨语言翻译，但其效果有限，难以应对复杂的语言现象和语境。

随着深度学习等技术的兴起，神经机器翻译成为当前主流的翻译模型，其基于大规模的语料库和神经网络模型，能够更好地捕捉语言之间的联系和规律，从而提高翻译质量。

在跨语言知识获取方面，机器翻译技术可以帮助用户跨越语言壁垒，获取来自不同语种的知识和信息。

以学术研究为例，研究人员常常需要查阅国外学术文献和研究成果，而这些文献往往是用外语撰写的。

通过将外文文献输入机器翻译系统，可以快速翻译成母语或其他熟悉的语言，帮助研究人员更好地理解和利用这些信息。

此外，在国际商务、文化交流等领域，机器翻译技术也起到了重要的作用，促进了不同国家和地区之间的交流与合作。

然而，尽管机器翻译技术在跨语言知识获取方面有诸多优势，但其在实际应用中仍然存在一些挑战。

首先是语言之间的差异和多义性问题，不同语种之间存在着不同的语法规则和语言习惯，同时同一词语在不同语境下可能有不同的含义，这给机器翻译质量带来了一定的影响。

其次是专业领域的翻译困难，一些专业术语和领域知识在跨语言翻译中难以准确表达，需要结合专业背景和语境进行翻译，这对翻译系统的性能提出了更高的要求。

此外，机器翻译系统对大规模语料库的依赖也是一个挑战，语料库的质量和数量直接影响到翻译系统的性能和效果。

针对这些挑战，研究人员提出了一系列解决方案，以提高机器翻译技术在跨语言知识获取中的效果和应用。

数字时代情报学开展展望〔笔谈〕--跨语言检索技术：策略与方法随着经济全球化、网络化的开展，跨语言检索〔简称LIR〕已成为全球知识存取和共享的一个关键因素。

国外情报学领域已将LIR视为研究热点之一，近年来举行了很多有关该主题的专题会议。

TRE〔文本检索会议〕1997年起也将其纳入评价工程中。

国内的研究相对较少，且主要集中在汉语外语〔主要是英语〕机器翻译系统的研究开发方面。

一、跨语言检索的涵义和作用LIR是这样一类技术，它允许用户以他们熟悉的语言构造检索提问式，然后使用该提问式检索以系统支持的任一种语言写成的文献。

它可用于回溯检索、定题效劳系统以及自适应过滤系统中。

跨语言检索对于可以阅读多种语言的用户，特别是不能有效地用非母语表达其信息需求的用户，具有非常重要的价值。

对于只能阅读一种语言的用户，LIR系统也可能很有用。

有的LIR系统可以对检索出的文献进展翻译。

虽然系统显示给用户的结果可能只是一种粗略的翻译，但也足以向用户提供文章的要点以及帮助用户作出相关性判断。

此外，即使LIR系统不对文献进展翻译，用户也可能通过使用该系统找到假设干篇参考文献中包含了以该用户的母语写成的文章的论文，这无疑会为该用户提供很有价值的线索。

总之，最重要的是LIR系统可以检索出多种语言的相关文献资源，以及可以指导用户作出搜集与否的判断。

但是，基于受控词表的LIR系统存在以下缺陷：(1)必须使用受控词标引文献，通常由人工完成，本钱很高，从而限制了系统的规模；(2)受控词表更新速度较慢，往往不能及时反映新出现的主题和术语；(3)非专家用户往往不熟悉多语种叙词表的用法〔此缺陷局部是由早期的用户界面友好性差造成的。

解决的方法之一是将叙词表导航功能嵌入检索引擎中，IT的Rihardarus对这种方法进展了研究〕。

这些问题鼓励着有关研究人员研究开发其它的LIR方法。

二、现代LIR系统模型和匹配策略与其他检索系统类似，一个LIR系统中，文献以字符编码文本、印刷页或录音等多种形式存在，而且每种形式又有假设干种表示方式。

多语种信息检索技术的研究与应用随着信息技术的快速发展和全球化进程的推进，多语种信息检索技术得到了越来越广泛的应用和研究。

在现代社会中，人们面临着许多涉及多种语言和文化的信息交流和信息搜索需求，这种需求的增加使得多语种信息检索技术的发展和应用变得尤为重要。

因此，对于多语种信息检索技术的研究与应用问题进行探讨具有一定的现实意义和理论意义。

1.多语种信息检索技术的研究现状多语种信息检索技术的研究已经有了一定的发展，但与单语言信息检索相比，其面临着更多的挑战和难题。

目前多语种信息检索技术的研究包括以下方面：1.1 语言处理技术语言处理技术是多语种信息检索技术实现的基础。

包括自然语言处理、机器翻译等技术，通过对不同语言中的单词、短语、句子以及文章进行翻译、转换、分析等操作，从而达到多语言信息检索的目的。

1.2 语言标准化不同的语言存在着不同的命名方式和规范，而这对于多语种信息检索来说是十分困难的。

因此，提出一种标准的语言描述形式是多语种信息检索技术研究的一个重要方向之一。

1.3 跨语言信息检索跨语言信息检索是指利用一种语言的查询语句，从另一种语言中获取相关的文本信息。

跨语言信息检索的主要技术包括信息翻译、信息推断、信息匹配等。

2.多语种信息检索技术的应用多语种信息检索技术的应用范围很广，包括国际交流、跨国企业、人文科学、社会科学、医学和生物科学等领域。

随着互联网的发展和全球化进程的加速，多语种信息检索技术在许多领域的应用也越来越成熟。

2.1 跨语言搜索引擎跨语言搜索引擎是多语种信息检索技术应用最为广泛的领域之一。

借助于跨语言搜索引擎，我们可以通过中文搜索引擎进行英文资料的检索，或者通过英文搜索引擎进行中文资料的检索。

这种搜索引擎的应用有助于加速国际交流和信息共享。

2.2 企业知识管理企业内部往往有多种语言的资料和信息，使用多语种信息检索技术可以达到快速有效地搜索、整合和利用这些资料和信息的目的。

使用多语种信息检索技术，企业可以更好地将其资源和知识进行整合和管理，从而提高企业的创新能力和核心竞争力。

跨语言信息检索及其相关问题
张彦文
【期刊名称】《教育教学论坛》
【年(卷),期】2014(000)001
【摘要】网络信息技术的飞速发展产生了丰富的海量信息资源.信息资源所采用语言的多样性和用户所掌握语言的差异性,带来了信息检索的多语言或跨语言困难.跨语言信息检索是为了适应这一发展要求而诞生的信息检索检索方法和技术.本文对跨语言信息检索的渊源、跨语言信息检索方法以及跨语言信息检索模型等进行了讨论.
【总页数】3页(P132-134)
【作者】张彦文
【作者单位】桂林电子科技大学图书馆,广西桂林541004
【正文语种】中文
【中图分类】G2
【相关文献】
1.跨语言信息检索中的最关联英文语义翻译选取
2.个性化跨语言信息检索中结果重排序研究
3.基于关联规则后件扩展的越英跨语言信息检索
4.基于平行语料库的英汉跨语言信息检索设计研究
5.基于用户日志双向聚类的跨语言信息检索系统设计
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跨语言信息检索中查询关键词翻译转换算法近年来，随着网络的发展和迅速传播，跨语言信息检索的应用越来越普遍。

跨语言信息检索是指把不同语言文字之间的信息相互联系起来，来满足用户需求的开放式查询服务。

但是，由于语言之间的差异，导致跨语言检索时，很难在检索结果中获得准确的信息。

在此背景下，跨语言信息检索中查询关键词翻译转换算法被提出，以帮助用户更准确地查询信息。

跨语言信息检索中查询关键词翻译转换算法是一种新兴的信息检索技术，它对查询词的翻译处理能够更好地满足用户的需求，这就是所谓的查询关键词翻译转换了。

查询关键词翻译转换算法的主要目的是将查询词在不同语言之间进行翻译，从而更准确地匹配查询结果。

查询关键词翻译转换算法通常分为抽象化、模型化和可视化三种算法。

抽象化算法用于简化原有信息，使之更容易翻译和分析；模型化算法则将复杂信息抽象成模型，有助于更准确的翻译；可视化算法则可以将原有信息转化成可视化的信息，可以更加直观的查看结果。

查询关键词翻译转换算法可以有效地改善跨语言信息检索的效果。

首先，它可以更准确地定位查询，从而更好地满足用户需求。

其次，它可以将查询词在不同语言之间进行精准翻译，从而更准确地匹配查询结果。

最后，它可以大大提高检索效率，提供更完整结果。

显然，跨语言信息检索中查询关键词翻译转换算法具有重要的意义，作为一种新兴的信息检索技术，它可以有效改善跨语言信息检索的效果，从而更好地满足用户的需求。

但是，查询关键词翻译转换算法也存在一定的局限性，例如人们还无法完全实现自动翻译，可以改进的地方还有很多，这需要不断的研究和改进。

总之，跨语言信息检索中查询关键词翻译转换算法是一种新兴的信息检索技术，可以更加有效地针对跨语言检索进行翻译处理，有助于更准确地匹配查询结果，为用户提供更加完整的查询信息，从而提升查询效率。

但是，由于翻译技术还在不断发展，查询关键词的翻译转换算法仍然有着诸多的不足，仍需要不断地研究和改进。

基于多任务学习的跨语言信息检索方法研究
代佳洋;周栋
【期刊名称】《广西师范大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(40)6
【摘要】跨语言信息检索是信息检索领域的重要任务之一。

现有的跨语言神经检
索方法通常使用单任务学习,单一的特征捕捉模式限制了神经检索模型的性能。

为此,本文提出一种基于多任务学习的跨语言检索方法,利用文本分类任务作为辅助任务,使用共享文本特征提取层同时捕捉2个任务的特征信息,使其学习不同任务的特征模式,然后将特征向量分别输入到神经检索模型和文本分类模型中完成2个任务。

另外,文本分类任务引入的外部语料也在一定程度上起到了数据增强的作用,进一步
增加了特征信息的层次。

在CLEF 2000-2003数据集的4个语言对上进行的实验
表明,本方法明显改善了文本特征提取的效果,从而增强了神经检索模型性能,使神经检索模型的MAP值提高0.012~0.188,并使模型收敛速度平均提高了24.3%。

【总页数】13页(P69-81)
【作者】代佳洋;周栋
【作者单位】湖南科技大学计算机科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.3;TP183
【相关文献】
1.基于跨语言信息检索的可比语料库构建方法研究
2.基于跨语言信息检索的可比语料库构建方法研究
3.基于语义图模型的跨语言网络信息检索方法研究
4.基于多任务学习的全景分割方法研究
5.一种基于多任务学习的语音关键词检测与定位方法研究
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信息检索技术信息检索技术一、引言本章将介绍信息检索技术的概念和背景，以及本文档的目的和范围。

⑴概述信息检索技术是一种用于从大量文本数据中获取有用信息的方法。

它涉及了文本处理、数据挖掘和等领域的知识和技术，广泛应用于网络搜索、文档管理、情报分析等领域。

⑵背景随着互联网的快速发展和信息爆炸的到来，人们需要更加高效地获取和利用信息。

信息检索技术的出现，为人们提供了一个快速、方便、准确的方式来获取所需信息。

二、信息检索的关键技术⑴文本预处理在进行信息检索之前，首先需要对文本数据进行预处理。

这包括分词、去除停用词、词性标注、命名实体识别等步骤，以便更好地表示和理解文本内容。

⑵倒排索引倒排索引是信息检索中常用的数据结构。

通过建立倒排索引表，可以快速地根据关键词查找相关文档，提高检索效率。

⑶查询理解在用户提出查询请求后，系统需要理解用户的意图并将其转化为机器可以理解的形式。

查询理解包括词义消歧、查询重写等步骤。

⑷相似度计算为了衡量文档与查询的相关性，需要计算它们之间的相似度。

常用的相似度计算方法包括余弦相似度、编辑距离等。

⑸检索评价为了评价信息检索系统的性能，需要使用一些指标来衡量其准确性和效率。

常用的检索评价指标包括准确率、召回率、F1值等。

三、信息检索的应用领域⑴网络搜索信息检索在网络搜索引擎中得到了广泛的应用。

用户可以通过输入关键词，快速地找到相关的网页、图片、视频等内容。

⑵文档管理在大规模文档管理系统中，信息检索可以帮助用户快速定位所需文档。

用户可以通过输入关键词或者属性条件，检索到符合要求的文档。

⑶情报分析情报分析是一项重要的工作，它需要从大量的情报数据中提取出有用的信息。

信息检索技术可以帮助分析人员更加高效地进行情报收集和分析工作。

四、附件本文档附带的附件包括相关的数据集、代码示例、实验结果等，在进一步研究和实践中对读者可能有所帮助。

五、法律名词及注释⑴智力产权：指思想成果在法律上的权利，包括专利权、著作权等。

跨语言信息检索在搜索引擎中的应用摘要：简单介绍了跨语言信息检索在搜索引擎中应用的必要性、重要性和最近的国内外应用状况。

指出了对应用中存在的不足和缺陷，并相对应提出了改进建议。

最后对跨语言信息检索在搜索引擎中的应用趋势进行了展望。

关键词：跨语言信息检索CLIR 搜索引擎1 概述所谓跨语言信息检索（Cross-language Information Retrieval，CLIR），系指用户以一种语言（通常是自己的母语）提问，检出另一种或几种语言描述的信息资源的信息检索技术和方法。

CLIR中，用户用以表达自己的信息需求、构造检索提问式的语言称为源语言（Source Language），被检索的信息资源所使用的语言称为目标语言（Target Language）。

网络用户检索信息主要通过搜索引擎来达到其目的。

就中国来说，CNNIC最新发布的《第25次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2009年12月31日，中国网民规模达到3.84亿人。

目前搜索引擎用户规模达到2.8亿人，年增长率为38.6%。

搜索引擎的使用率为73.3%，较2008年增加了5.3个百分点，超过了即时通信成为网民使用互联网的第三大应用[1]。

然而，网络资源语种的多样性和差异性成为了网络用户存取信息的巨大障碍。

网络信息语种分布和网络用户语言分布不平衡。

据Internet World Stas统计，截止2009年12月31日，目前全球18亿多网络用户所使用的语言依次为：英语27.7%，中文22.6% ，西班牙语7.8%，日语5.3%，葡萄牙语4.3%，德语4.0%，阿拉伯语3.3%，法语3.2%，俄语2.5%，韩语2.1%，其他语言17.2%。

虽然笔者没有找到最近Web网页所使用的语言比率，根据Netcraft统计显示，截止2010年6月全球共有2亿多个网站[2]。

而根据《第25次中国互联网络发展状况统计报告》统计结果，中国网站数量仅为232万个，比率刚刚超过10%，由此可见一斑。

人工智能行业自然语言处理技术应用解决方案第一章引言 (3)1.1 行业背景 (3)1.2 技术概述 (3)1.2.1 语言识别 (3)1.2.2 语言理解 (3)1.2.3 语言 (4)1.2.4 语言评价 (4)1.2.5 应用领域 (4)第二章自然语言处理基础技术 (4)2.1 词向量技术 (4)2.2 语法分析 (4)2.3 语义理解 (5)第三章文本分类与情感分析 (5)3.1 文本预处理 (5)3.1.1 文本清洗 (5)3.1.2 分词 (6)3.1.3 词性标注 (6)3.1.4 词语相似度计算 (6)3.2 文本分类算法 (6)3.2.1 基于统计的文本分类算法 (6)3.2.2 基于深度学习的文本分类算法 (6)3.2.3 基于融合模型的文本分类算法 (6)3.3 情感分析应用 (6)3.3.1 产品评论情感分析 (7)3.3.2 社交媒体情感分析 (7)3.3.3 客服对话情感分析 (7)3.3.4 舆情监测情感分析 (7)第四章命名实体识别与关系抽取 (7)4.1 命名实体识别技术 (7)4.2 关系抽取方法 (7)4.3 应用场景 (8)第五章机器翻译与跨语言处理 (8)5.1 机器翻译技术 (8)5.1.1 技术概述 (9)5.1.2 发展历程 (9)5.1.3 技术要点 (9)5.2 跨语言信息检索 (9)5.2.1 技术概述 (9)5.2.2 发展历程 (9)5.3 跨语言文本分析 (10)5.3.1 技术概述 (10)5.3.2 发展历程 (10)5.3.3 技术要点 (10)第六章对话系统与问答技术 (10)6.1 对话系统设计 (10)6.1.1 设计原则 (10)6.1.2 设计流程 (10)6.2 问答系统实现 (11)6.2.1 问答系统概述 (11)6.2.2 实现方法 (11)6.3 应用案例 (11)第七章信息抽取与知识图谱 (12)7.1 信息抽取方法 (12)7.1.1 基于规则的方法 (12)7.1.2 基于统计的方法 (12)7.1.3 基于深度学习的方法 (12)7.2 知识图谱构建 (12)7.2.1 实体识别 (12)7.2.2 关系抽取 (12)7.2.3 属性抽取 (13)7.2.4 知识融合 (13)7.3 知识图谱应用 (13)7.3.1 搜索引擎优化 (13)7.3.2 问答系统 (13)7.3.3 推荐系统 (13)7.3.4 自然语言处理 (13)7.3.5 智能客服 (13)第八章文本与摘要技术 (13)8.1 文本方法 (13)8.1.1 基于规则的方法 (13)8.1.2 基于模板的方法 (14)8.1.3 基于深度学习的方法 (14)8.2 自动摘要算法 (14)8.2.1 基于关键词的方法 (14)8.2.3 基于深度学习的方法 (14)8.3 应用领域 (14)8.3.1 信息检索 (14)8.3.2 自动问答 (14)8.3.3 文本挖掘 (14)8.3.4 机器翻译 (15)8.3.5 聊天 (15)第九章自然语言处理在垂直行业的应用 (15)9.2 医疗领域 (15)9.3 教育领域 (15)第十章发展趋势与展望 (16)10.1 技术发展趋势 (16)10.2 行业应用前景 (16)10.3 未来挑战与机遇 (17)第一章引言1.1 行业背景互联网、大数据、云计算等技术的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，）逐渐成为全球科技创新的热点领域。

跨语言信息检索实现方法与关键技术探讨
王昊
【期刊名称】《情报杂志》
【年(卷),期】2005(024)007
【摘要】着重论述了国内外跨语言信息检索技术(CLIR)的研究进展.介绍了CLIR技术的基本概念及相关技术;对国内外现存和设想的实现CLIR的方法进行总结并加以评论;探讨了CLIR技术各种实现方法中所使用的关键技术;简要介绍了现存、成功应用、著名的CLIR系统;阐明了CLIR技术的应用领域并展望其发展前景.
【总页数】4页(P46-49)
【作者】王昊
【作者单位】南京大学信息管理系,南京,210093
【正文语种】中文
【中图分类】G35
【相关文献】
1.基于英汉机译实现跨语言信息检索 [J], 张玥杰;郭依昆;连理;吴立德
2.工艺美术设计工程化的实现方法与关键技术探讨 [J], 王泽
3.AGC闭环实现电网深度调峰关键技术探讨 [J], 乔天骄;李永富;刘健
4.玉米制种实现优质高产的关键技术探讨 [J], 邹畅
5.城市排水泵站实现无人值守模式的关键技术探讨——以上海市为例 [J], 陈华;顾士杰
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