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前言1

1 引言1

1.1 跨语言信息检索研究的背景和意义1

1.1.1 现实的背景1

1.1.2 研究意义3

1.2 国内外研究现状分析7

1.2.1 国外跨语言信息检索研究概况7

1.2.2 国内跨语言信息检索研究概况19

1.2.3 国内外跨语言信息检索中存在的不足和问题23

1.3 本书的研究方法23

2 跨语言信息检索概述25

2.1 跨语言信息检索的基本框架25

2.2 跨语言信息检索的类型28

2.2.1 基于翻译方法的分类28

2.2.2 基于翻译工具的分类34

2.2.3 基于检索媒体的分类43

2.2.4 基于检索语言的分类45

2.3 跨语言信息检索的应用领域46

2.3.1 在数字图书馆中的应用46

2.3.2 在科学研究中的应用48

2.3.3 在电子商务中的应用49

2.3.4 在跨文化交流中的应用49

2.4 跨语言信息检索与机器翻译的联系与区别51

3 跨语言信息检索模型52

3.1 布尔模型54

3.1.1 经典布尔模型55

3.1.2 扩展布尔模型57

3.2 向量空间模型59

3.2.1 经典向量空间模型60

3.2.2 广义向量空间模型62

3.2.3 潜在语义索引模型64

3.3 概率模型66

3.3.1 经典概率模型67

3.3.2 推理网络模型68

3.4 统计语言模型69

3.4.1 n-gram模型71

3.4.2 隐马尔可夫模型72

3.4.3 决策树模型74

3.4.4 最大熵模型75

3.5 本体模型77

4 语言转换前的文字信息预处理80

4.1 翻译知识与翻译资源的规范化80

4.1.1 跨语言信息检索的资源与翻译工具81

4.1.2 翻译资源的构建与规范化86

4.2 语言识别技术88

4.2.1 文本语言识别技术88

4.2.2 语音识别技术88

4.3 中文信息的基本特点90

4.3.1 汉语的基本特点90

4.3.2 基于汉字的文本分割技术93

4.3.3 中文分词94

4.3.4 中文信息标引101

4.3.5 中文信息抽取102

4.3.6 预处理成果及其主要问题104

4.4 英语词法分析107

4.4.1 英语单词的识别（tokenization ）108

4.4.2 英语单词的词形分析（lemmatization）109

4.4.3 英语词法在跨语言应用中的主要成果及问题111

5 语言转换中的语言歧义问题113

5.1 查询翻译中存在的主要问题113

5.1.1 歧义性114

5.1.2 未登录词118

5.1.3 短语的识别与翻译119

5.1.4 翻译资源中的错误120

5.2 歧义的解决方法120

5.2.1 基于词性标注的词义消歧121

5.2.2 基于主题词表的词义消歧124

5.2.3 虚拟语境消除目标查询的多义性126

5.2.4 基于互信息的词义消歧126

5.2.5 基于浅层句法分析的短语识别129

5.2.6 基于查询扩展的词义消歧131

5.2.7 基于语料库的词义消歧136

5.2.8 专有名词的音译140

5.2.9 基于机读词典的词义消歧144

6 跨语言本体的构建及其在语言转换中的应用147

6.1 本体概述147

6.1.1 本体的定义147

6.1.2 本体的组成148

6.1.3 本体的分类148

6.2 本体在查询翻译消歧中的应用150

6.2.1 概述150

6.2.2 主要事例153

6.3 常用的本体158

6.3.1 WordNet158

6.3.2 HowNet（知网）160

6.3.3 SUMO162

6.4 跨语言本体构建研究165

6.4.1 EuroWordNet166

6.4.2 CCD168

6.4.3 Sinica BOW171

6.5 中英双语知识本体与领域检索接口雏形173

7 跨语言信息检索系统评价178

7.1 跨语言信息检索评价模型179

7.2 效率评价指标180

7.2.1 查全率与查准率180

7.2.2 调和中数182

7.2.3 E测度182

7.2.4 显著性测试183

7.3 现有测试平台运行状况分析183

7.3.1 TREC185

7.3.2 NTCIR186

7.3.3 CLEF187

7.4 跨语言信息检索测试集188

7.4.1 测试文档集合188

7.4.2 检索问题集合191

7.4.3 参考答案集合192

8 基于查询翻译的跨语言信息检索系统案例193

8.1 基本原理与模型195

8.2 查询翻译的主要模式195

8.3 典型案例分析198

8.3.1 案例一：基于双语词典的CLIR198

8.3.2 案例二：基于统计翻译模型的CLIR203

8.3.3 案例三：基于机器翻译系统的CLIR206

8.3.4 案例四：基于跨语言本体的CLIR210

8.3.5 案例五：大型商业跨语言搜索引擎Google212

8.3.6 分析与比较215

8.4 跨语言信息检索的发展趋势与面临的挑战217

参考文献219