【摘 要】
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研究了一种全新的基于KCCA算法的全自动跨语言信息检索方法,这种算法能通过学习双语训练语料来获得文献的语义表示(向量空间)。运用KCCA来进行中英跨语言专利检索的实验,结果
【机 构】
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武汉科技大学管理学院,武汉大学信息管理学院,
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研究了一种全新的基于KCCA算法的全自动跨语言信息检索方法,这种算法能通过学习双语训练语料来获得文献的语义表示(向量空间)。运用KCCA来进行中英跨语言专利检索的实验,结果令人鼓舞,所获得的检索结果明显好于以往的技术方法。
A new automatic cross-language information retrieval method based on KCCA algorithm is studied. This algorithm can obtain the semantic representation (vector space) of documents by learning the bilingual training corpus. The use of KCCA to conduct cross-language patent searches in both English and Chinese has shown encouraging results and the results obtained are significantly better than those of the past.
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