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跨语言信息检索方法概述 总被引：4，自引：0，他引：4
本文介绍了跨语言信息检索问题的由来与发展,通过对单语言信息检索技术的介绍引入了跨语言检索的关键问题,并分别介绍了跨语言信息检索中基于词典、基于语料和基于机器翻译模块这三种主流方法,最后对跨语言检索的一体化方法等较新的思想和跨语言检索评测等做了简要说明. 相似文献
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语言模型在信息检索中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于语言模型的检索方法为信息检索领域开辟了一个很有前景同时也具有相当挑战性的方向。与传统检索模型相比,语言模型不仅具有良好的理论基础,而且非常灵活,经过简单的变换很容易推演出其他经典的检索模型。此外,大量的实验结果表明,该方法的检索效果优于其他检索模型,因而一经提出便受到了广大研究人员的青睐。然而当前语言模型方法的研究主要集中在单语检索任务中,很少有研究关注语言模型方法在跨语言检索中的应用,针对这个问题,本文在系统介绍基于语言模型检索方法的基础上,将语言模型方法扩展到跨语言检索任务中,介绍了两个跨语言检索模型:统计翻译模型和跨语言相关语言模型。 相似文献
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近两年来,神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）模型主导了机器翻译的研究,但是统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）在很多应用场合（尤其是专业领域）仍有较强的竞争力。如何利用深度学习技术提升现有统计机器翻译的水平成为研究者们关注的主要问题。由于语言模型是统计机器翻译中最核心的模块之一,本文主要从语言模型的角度入手,探索神经网络语言模型在统计机器翻译中的应用。本文分别探讨了基于词和基于短语的神经网络语言模型,在汉语到英语和汉语到日语的翻译实验表明神经网络语言模型能够显著改善统计机器翻译的译文质量。 相似文献
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[目的/意义] 要实现"一带一路"多语种共享型数据库资源的有效利用，必须解决跨语言检索问题，基于已建"一带一路"数据库检索功能调查结果，分析"一带一路"多语种共享型数据库检索功能需求，以调研跨语言检索平台为视角，为"一带一路"多语种共享型数据库的跨语言检索功能设计与开发提供参考。[方法/过程] 采用文献调研法和网络调研法，选取11个国内外典型的跨语言检索平台，从跨语言检索方法、跨语言翻译实现方法、检索功能设置、检索结果呈现、界面与检索支持语种6个方面进行分析，总结其实现方法。[结果/结论] 为"一带一路"多语种共享型数据库的跨语言检索功能设计与开发提出策略：应采用基于神经网络机器翻译的提问式-文献翻译方法，实现多种检索功能，应用可视化技术呈现检索结果，提供多语言检索界面和资源。 相似文献
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近年,中文信息在日本受到高度瞩目,为满足日文用户无障碍地检索中文信息的需求,以跨语言信息检索为重要目的之一的日中·中日翻译系统在日本受到了从政府到企业的高度重视,该领域的研究极其活跃.文章在重申跨语言信息检索概念、介绍日本机器翻译研究历史基础之上,论述了日本日中·中日机器翻译系统国家项目、大学研究项目和企业研究项目的整体状况.最后,给出了在跟踪、借鉴日本经验同时需要注意的相关问题. 相似文献
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个性化跨语言学术搜索技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
学术搜索引擎是一种行业化的搜索引擎,但因其缺乏个性化的服务,使得用户的学术文献检索效率低下,海量的数字学术资源得不到充分利用.本文使用Google翻译,研究基于机器翻译的中、英、俄、法和西班牙等五个语种跨语言学术检索.在跨语言学术搜索的基础上研究个性化检索技术,提出一种基于聚类的个性化信息检索方法:通过观察用户对搜索结果聚类的点击行为,生成并更新用户实时兴趣模型,采用余弦夹角公式计算用户实时兴趣模型与搜索返回结果的相似度,根据相似度大小,为用户提供个性化重排序的搜索返回结果.实验结果证明了提出方法的有效性. 相似文献
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机器翻译研究用计算机实现不同自然语言之间的翻译。自第一台计算机诞生开始,人们一直在研究和探索高质量高效率的机器翻译技术。近年来,基于规则的机器翻译、基于实例的机器翻译和基于统计的机器翻译这几种主要的翻译模式共同存在且相互补充,并有不断融合之势。随着中国和日本在科技、经济和文化交流的不断深入,机器翻译研究对于打破汉语和日语之间的语言壁垒进而推进中日两国各个领域的交流与合作具有重要的应用价值。中国和日本两国机器翻译研究人员已经开展了大量的汉日／日汉机器翻译的理论研究与系统研制,已取得了有效的成果,但距离大规模实际应用和高标准的翻译质量的要求尚有差距。为此,中日两国机器翻译人员有必要在汉日／日汉机器翻译技术与系统研制方面展开合作,特别是在对齐平行文本、实例词典、专业术语词典以及句法分析等共同课题方面展开合作。文章介绍了中日两国机器翻译研究的进展并加以比较,对中日两国在机器翻译领域的合作做了分析与展望。 相似文献
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平行语料库的规模对于统计机器翻译性能的提高具有重要作用,但是平行语料库的人工构建成本很高。针对这个问题,本文提出了一种低成本高效率的平行语料构建方法,利用枢轴语言作为桥梁,借助已有的机器翻译技术并融合主动学习方法构建目标语言对的大规模高质量平行语料库。本文通过以英语作为枢轴语言构建日汉平行语料库的实例研究,利用成熟的基于短语的统计机器翻译技术,描述了基于译文自动评测的良好译文选择方法、基于主动学习的语料选取方法、以及翻译系统的更新迭代和评价实验。实验结果表明,本文提出的方法能够快速构建日汉平行语料,并有效提高日汉翻译系统的性能。 相似文献
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目前统计语言模型在语音识别、机器翻译和自动文摘等领域得到了广泛的应用.准确判别通过语言模型所得到的句子是否连贯、通顺,对于语言模型的评测和改进是个很重要的问题.本文采用基于词频统计的一组特征项,利用决策树算法自动对生成句的语义连贯性进行评测,在需要生成或识别连贯句的各自然语言处理领域具有广泛的实用价值. 相似文献