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基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法研究
基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法研究
摘要：随着跨语言信息检索的不断发展，蒙古语和汉语作为重要的语种之一，也逐渐引起了研究者的关注。本文以蒙汉查询词扩展为研究对象，提出基于跨语言词向量模型的方法来改善蒙古语查询词的准确性和查询效果。具体而言，本文首先介绍了跨语言词向量模型的原理和应用。然后，针对蒙古语和汉语之间的语义差异，提出了一种基于词向量相似度的词扩展方法。最后，通过实验证明了该方法的有效性和可行性。
关键词：蒙汉查询词扩展；跨语言词向量模型；词向量相似度；语义差异
1.引言
跨语言信息检索是信息检索领域中的一个重要研究方向，其主要目标是在不同语种或不同文化背景下实现有效的信息检索。蒙古语和汉语作为重要的语种之一，其信息检索技术的研究也备受关注。然而，由于蒙古语和汉语存在较大的语义差异，蒙古语查询词在汉语环境下往往难以准确表达用户的信息需求。
在传统的蒙汉信息检索方法中，一般采用手工构建的词典或者机器翻译的方法进行蒙汉词的翻译。然而，这种方法存在人工成本高、效果不稳定、覆盖范围有限等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法来改善蒙古语查询词的准确性和查询效果。
2.跨语言词向量模型的原理和应用
跨语言词向量模型是一种将不同语种的词映射到同一语义空间的模型。其原理是通过学习源语言和目标语言的语义相似度来计算词向量之间的相似性，从而实现跨语言的词向量映射。
在具体应用中，可以使用已经训练好的跨语言词向量模型来计算蒙古语查询词和汉语词的语义相似度。通过计算词向量之间的余弦相似度，可以得到语义相似度的度量值。然后，根据度量值来选择合适的词进行扩展。
3.基于词向量相似度的蒙汉查询词扩展方法
针对蒙古语查询词在汉语环境下的准确性问题，本文提出了一种基于词向量相似度的蒙汉查询词扩展方法。具体步骤如下：
3.1数据预处理
首先，需要对原始的蒙古语查询词进行分词和词形还原处理，得到相应的词列表。然后，将蒙古语词转化为对应的词向量表示。同样地，对于汉语词也进行相应的处理。
3.2计算词向量相似度
接下来，通过已经训练好的跨语言词向量模型，计算蒙古语查询词和汉语词之间的词向量相似度。可以选择余弦相似度作为相似度的度量标准。
3.3选择相似度最高的词
根据词向量相似度的计算结果，选择相似度最高的汉语词作为蒙汉查询词的扩展词。可以设置一个相似度阈值来控制选择的范围。
4.实验与结果分析
为了验证提出的方法的有效性和可行性，在一个蒙古语和汉语查询语料库上进行了实验。实验结果表明，基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法能够有效地改善蒙古语查询词的准确性和查询效果。与传统的蒙汉信息检索方法相比，该方法在准确率和召回率上都有明显提高。
5.结论与展望
本文提出了一种基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法，并在实验中验证了其有效性和可行性。该方法能够改善蒙古语查询词的准确性和查询效果，对于提高蒙汉信息检索的效率和精度具有重要意义。
未来的研究可以进一步优化跨语言词向量模型，提高其对蒙古语和汉语的语义理解能力。同时，还可以研究其他基于跨语言词向量模型的蒙汉信息检索技术，探索更多的查询词扩展方法，以进一步提升蒙汉信息检索的性能。
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