1引言 1
1.1 研究背景和意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 国内外研究现状 4
1.2.1 跨语言信息检索的概念 4
1.2.2 跨语言检索方法研究 8
1.2.3 跨语言文本分类方法研究 12
1.2.4 跨语言文本聚类方法研究 16
1.2.5 研究现状述评 19
1.3 主要研究内容 20
1.4 本书的基本结构 22
1.5 本章小结 24
2基于双语主题空间的跨语言信息检索总体框架 25
2.1 相关理论概述 25
2.1.1 常用信息检索模型 25
2.1.2 偏最小二乘统计理论 31
2.2 跨语言检索问题的提出 33
2.3 基于双语主题空间的CLIR总体框架 34
2.3.1 基本思路 34
2.3.2 总体框架 35
2.3.3 跨语言检索过程 37
2.3.4 跨语言文本分类过程 38
2.3.5 跨语言文本聚类过程 39
2.4 本章小结 40
3面向跨语言信息检索的中英平行语料库构建 41
3.1 相关工作 41
3.2 构建中英语料库的基本流程 46
3.3 中英平行语料库构建 49
3.3.1 中英平行语料库 49
3.3.2 跨语言信息检索评测语料库 49
3.3.3 跨语言文本分类评测语料库 53
3.3.4 构建TREC-9中英平行语料库 53
3.4 本章小结 54
4基于主题对偶空间的跨语言检索模型 55
4.1 相关工作和问题的提出 55
4.2 主题对偶空间的构建 58
4.3 主题对偶空间模型的推导和算法实现 61
4.3.1 模型推导 61
4.3.2 算法设计 64
4.3.3 算法复杂度分析 67
4.4 实验结果和分析 68
4.4.1 实验设计方案 68
4.4.2 中英文词的翻译结果分析 71
4.4.3 TDS模型抽取双语主题结果分析 75
4.4.4 文档配对搜索性能对比分析 79
4.4.5 跨语言检索性能对比分析 81
4.4.6 模型参数敏感性分析 88
4.5 本章小结 94
5跨语言中的双语主题相关性检索模型 95
5.1 问题的提出 95
5.2 双语主题空间的构建 96
5.3 BiTC模型的推导和算法分析 98
5.3.1 模型推导 98
5.3.2 BiTC模型的跨语言信息检索过程 101
5.3.3 算法复杂度分析 102
5.4 实验结果和分析 103
5.4.1 实验设计方案 103
5.4.2 BiTC模型抽取双语相关主题结果分析 105
5.4.3 文档配对搜索性能对比分析 109
5.4.4 伪查询跨语言检索性能对比分析 113
5.4.5 TREC-9中英平行文档集上的性能分析 119
5.5 本章小结 120
6基于双语语义对应分析的跨语言文本分类/聚类方法 121
6.1 相关工作和问题的提出 121
6.2 方法推导和算法实现 124
6.2.1 方法推导 124
6.2.2 跨语言文本分类……聚类过程 125
6.2.3 算法复杂度分析 127
6.3 实验结果和分析 128
6.3.1 实验设计方案 128
6.3.2 小数据集举例分析 131
6.3.3 BiSCAN抽取的双语主题数对分类性能的影响 134
6.3.4 各方法的跨语言文本分类性能对比分析 137
6.3.5 跨语言文本聚类性能对比分析 142
6.4 本章小结 148
7总结与展望 149
7.1 本书总结 149
7.2 研究展望 152
参考文献 154
后记 176