基于统计机器翻译模型的问句检索模型,其相关性排序机制主要依赖于词项间的翻译概率,然而已有的模型没有很好地控制翻译模型的噪声,使得当前的问句检索模型存在不完善之处.文中提出一种基于主题翻译模型的问句检索模型,从理论上说明,该...基于统计机器翻译模型的问句检索模型,其相关性排序机制主要依赖于词项间的翻译概率,然而已有的模型没有很好地控制翻译模型的噪声,使得当前的问句检索模型存在不完善之处.文中提出一种基于主题翻译模型的问句检索模型,从理论上说明,该模型利用主题信息对翻译进行合理的约束,达到控制翻译模型噪声的效果,从而提高问句检索的结果.实验结果表明,文中提出的模型在MAP(Mean Average Precision)、MRR(Mean Reciprocal Rank)以及p@1(precision at position one)等指标上显著优于当前最先进的问句检索模型.展开更多
为进一步改善短文本关键词抽取的效果,提出一种TTKE(topical translation for keyphrase extraction)主题翻译模型。结合主题模型与统计机器翻译模型的优势,通过长文本辅助短文本进行主题发现,学习特定主题下词语与关键词的对齐概率,为...为进一步改善短文本关键词抽取的效果,提出一种TTKE(topical translation for keyphrase extraction)主题翻译模型。结合主题模型与统计机器翻译模型的优势,通过长文本辅助短文本进行主题发现,学习特定主题下词语与关键词的对齐概率,为给定短文本进行关键词抽取。在真实数据集上进行实验,实验结果表明,该模型能够有效提高短文本关键词抽取的效果。展开更多
文摘基于统计机器翻译模型的问句检索模型,其相关性排序机制主要依赖于词项间的翻译概率,然而已有的模型没有很好地控制翻译模型的噪声,使得当前的问句检索模型存在不完善之处.文中提出一种基于主题翻译模型的问句检索模型,从理论上说明,该模型利用主题信息对翻译进行合理的约束,达到控制翻译模型噪声的效果,从而提高问句检索的结果.实验结果表明,文中提出的模型在MAP(Mean Average Precision)、MRR(Mean Reciprocal Rank)以及p@1(precision at position one)等指标上显著优于当前最先进的问句检索模型.
文摘为进一步改善短文本关键词抽取的效果,提出一种TTKE(topical translation for keyphrase extraction)主题翻译模型。结合主题模型与统计机器翻译模型的优势,通过长文本辅助短文本进行主题发现,学习特定主题下词语与关键词的对齐概率,为给定短文本进行关键词抽取。在真实数据集上进行实验,实验结果表明,该模型能够有效提高短文本关键词抽取的效果。
