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基于KCCA的跨语言专利信息检索研究
刘伟成1 张志清1 孙吉红2
1.武汉科技大学 管理学院,武汉4300822.武汉大学 信息管理学院,武汉430072
摘要:我们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)。通过运用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。
关键词:核典型相关分析;跨语言信息检索;专利检索
G354;TP391
1p的值达至
=ITI T
召 §个l1
的左半
的方法
半部分
宦指标。
生,我们同
Cross-languagePatentRetrievalBasedonKCCA
LIUWeicheng1ZHANGZhiqing1 SUNJihong2
1.SchoolofManagement,WuhanUniversityofScienceandTechnologyWuhan430082,China
2.SchoolofInformationManagement,WuhanUniversity,Wuhan430072,China
Abstract:Westudyanewmachinelearningalgorithmforcross-languagepatentretrievalbaaedonKCCA(KernelCanonicalCor
relationAnalysis).Ourlearningalgorithmsexploitthebilingualtrainingdocumentsandlearnasemanticrepresentationfromthem.We
studyChinese-Englishcross-languagepatentretrievalusingKCCA,theresultsarequiteencouragingandaresignificantlybetterthan
throeobtainedbyotherstateoftheartmethods.
Keywords:KernelCanonicalCorrelationAnalysis(KCCA);crosslanguageinformationretrieval;patentretrieval
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