基于双语主题模型和双语词向量的跨语言知识链接

• 作者: 何跃鹰 余圆圆 巢文涵 李舟军
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 跨语言知识链接 跨语言信息检索 双语主题模型 双语词向量
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 238-244
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 8710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.037

摘要

跨语言知识链接是指在描述相同内容的不同语言的在线百科文章之间建立联系.跨语言知识链接可分为候选集选择和候选集排序两部分.首先,把候选集选择问题转换为跨语言信息检索问题,提出一种将标题与关键词相结合从而生成查询的方法,该方法将候选集选择的召回率大幅提高至93.8％;在候选集排序部分,提出一种融合双语主题模型及双语词向量的排序模型,实现了英文维基百科和中文百度百科之间军事领域的跨语言知识链接.实验结果表明,该模型取得了75％ 的准确率,显著提高了跨语言知识链接的性能,并且提出的方法不依赖于语言特性和领域特性,因此可以很容易地扩展至其他语言和其他领域的跨语言知识链接.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李舟军	北京航空航天大学计算机学院	136	2221	23.0	43.0
2	巢文涵	北京航空航天大学计算机学院	9	190	6.0	9.0
3	何跃鹰		3	10	2.0	3.0
4	余圆圆	北京航空航天大学计算机学院	1	1	1.0	1.0