Ordböcker har ofta använts för frågeöversättning i språklig informationssökning (CLIR). Vi står emellertid inför problemet med översättningsmångfald, dvs. Flera översättningar lagras i en ordlista för ett ord. Dessutom är en ordförordsöversättning inte tillräckligt exakt. I den här artikeln utforskar vi flera metoder för att förbättra den tidigare ordboksbaserade frågeöversättningen. För det första, så många som möjligt, känns substantivfraser igen och översätts som en helhet genom att använda statistiska modeller och frasöversättningsmönster. För det andra väljs de bästa ordöversättningarna ut på grundval av hur översättningsorden stämmer överens. Våra experimentella resultat på TREC EnglishChinese CLIR samling visar att dessa tekniker resulterar i betydande förbättringar över den enkla ordboken metoder, och uppnå ännu bättre prestanda än ett högkvalitativt maskinöversättningssystem.
På senare tid föreslår REF att substantivfraser erkänns och översätts som en helhet genom att använda statistiska modeller och frasöversättningsmönster och att de bästa ordöversättningarna väljs utifrån hur översättningsorden stämmer överens.
Improving query translation for cross-language information retrieval using statistical models
{'venue': "SIGIR '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}