摘 要 跨語言查詢擴展是改善和提高跨語言信息檢索系統(tǒng)檢索性能的核心技術(shù)之一。本文以跨語言查詢擴展技術(shù)的發(fā)展為主線，將目前的研究方法主要分為三類：基于相關(guān)反饋的跨語言查詢擴展、基于潛在語義的跨語言查詢擴展和基于本體的跨語言查詢擴展。對這三類跨語言查詢擴展技術(shù)的研究進(jìn)展進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和闡述，并對它們的優(yōu)缺點進(jìn)行分析，最后對其發(fā)展前景進(jìn)行展望。

【關(guān)鍵詞】跨語言信息檢索 查詢擴展 相關(guān)反饋 潛在語義分析 本體

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和用戶需求的提高，單一語種檢索的局限性越來越明顯，人們已不再滿足于在單一語種中進(jìn)行檢索，而是迫切希望能檢索到更多其它語種的相關(guān)信息。由于用戶所掌握語言的有限性和網(wǎng)絡(luò)語言的多樣化導(dǎo)致當(dāng)前用戶從互聯(lián)網(wǎng)自由獲取多種語言信息的困難。為了消除語言障礙，將網(wǎng)絡(luò)信息資源提供給不同的用戶，跨語言信息檢索應(yīng)運而生，并已成為突破信息存取語言障礙的關(guān)鍵。

跨語言信息檢索（Cross-Language Information Retrieval， CLIR）是指用戶以一種語言檢索出另一種或多種語言信息的方法?？缯Z言信息檢索涉及至少兩種以上語言，其關(guān)鍵問題是如何實現(xiàn)源語言與目標(biāo)語言之間翻譯匹配的問題。目前跨語言信息檢索方法主要有查詢翻譯、文檔翻譯、中間語言翻譯和基于同源匹配等四種方法?？梢姡g可以說是跨語言信息檢索技術(shù)的核心問題，然而，翻譯的歧義性和多義性問題常常導(dǎo)致跨語言信息檢索性能低下。

跨語言查詢擴展（Cross-Language Query Expansion） 是解決跨語言信息檢索中查詢翻譯歧義和多義性問題的核心技術(shù)之一，它通過對用戶的初始查詢進(jìn)行擴展和重構(gòu)，把與原查詢相關(guān)的詞或者與原查詢語義相關(guān)的詞添加到原查詢，構(gòu)建更明確清晰的新查詢，然后再次檢索，以彌補原查詢信息的不足，提高跨語言檢索性能?？缯Z言查詢擴展按其發(fā)生的先后，可以分為翻譯前查詢擴展、翻譯后查詢擴展和結(jié)合翻譯前翻譯后查詢擴展三種。與單語言查詢擴展類似，跨語言查詢擴展詞的來源主要有三種：一是來自于初檢結(jié)果相關(guān)文檔；二是基于語料庫的方法；三是利用聚類技術(shù)或文本挖掘技術(shù)從文檔集中獲取查詢擴展詞。目前跨語言查詢擴展研究主要集中在基于相關(guān)反饋、基于潛在語義和基于本體的方法。本文主要對這三類跨語言查詢擴展技術(shù)的研究進(jìn)展進(jìn)行詳細(xì)的介紹和闡述，以期對感興趣的同行有一定的參考作用。

1 基于相關(guān)反饋的跨語言查詢擴展

相關(guān)反饋是一種查詢重構(gòu)技術(shù)，其在跨語言信息檢索過程中利用跨語言初檢結(jié)果的前列文檔作為擴展詞的來源，實現(xiàn)跨語言查詢擴展，然后再進(jìn)行二次檢索。相關(guān)反饋技術(shù)按照用戶是否參與可分為用戶相關(guān)反饋（也稱為交互式相關(guān)反饋）和偽相關(guān)反饋（也稱為自動相關(guān)反饋）。

1.1 用戶相關(guān)反饋

基于用戶相關(guān)反饋的跨語言查詢擴展融入了用戶的參與，用戶不僅能夠?qū)Τ鯔z結(jié)果文檔進(jìn)行相關(guān)性判斷，而且還可以控制和修改查詢。其基本思想是：由用戶對初檢結(jié)果的文檔進(jìn)行相關(guān)性判斷，系統(tǒng)根據(jù)這些判定重新構(gòu)建更接近用戶需求的查詢，然后再次檢索文檔。

國內(nèi)外學(xué)者對基于用戶相關(guān)反饋的跨語言查詢擴展都作了一些研究，Orengo等[1]基于用戶相關(guān)反饋進(jìn)行了英語-葡萄牙語跨語言查詢擴展實驗，由27位葡萄牙語志愿者對檢索結(jié)果列表的前10篇文檔進(jìn)行相關(guān)性判斷，然后再進(jìn)行跨語言查詢擴展，研究成果表明該方法有效的提高跨語言檢索性能。吳丹[2]將用戶相關(guān)反饋應(yīng)用于跨語言信息檢索全過程，由54位志愿者分別采用三種方法對檢索主題進(jìn)行跨語言信息檢索并對檢索結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性判斷與反饋，根據(jù)反饋結(jié)果進(jìn)行查詢擴展，實驗結(jié)果表明用戶的參與有助于提高查詢準(zhǔn)確率，能夠獲得較好的檢索效果。但該方法的主要缺陷是需要大量的用戶參與，給用戶帶來很大的負(fù)擔(dān)，成本較高。

1.2 偽相關(guān)反饋

基于偽相關(guān)反饋的跨語言查詢擴展方法不需要用戶參與，完全自動進(jìn)行，是一種相對簡單實用的自動優(yōu)化策略，被大量應(yīng)用于相關(guān)反饋實驗中。其基本思想是：通過假定檢索結(jié)果列表的前n篇文檔為相關(guān)文檔并將其作為擴展詞來源進(jìn)行查詢擴展，再進(jìn)行二次檢索。

其典型算法是微軟亞洲研究院提出的兩步偽相關(guān)反饋法[3]。該方法首先使用源語言查詢式進(jìn)行檢索，然后從檢索結(jié)果的前n篇文檔中選出出現(xiàn)頻率最高的m個詞作為查詢擴展詞，再用雙語詞典將源語言查詢詞翻譯為目標(biāo)語言查詢詞進(jìn)行二次檢索，實驗結(jié)果表明該方法能夠較好的提高跨語言檢索性能。但其主要缺點是過分依賴于前n篇文檔的精確度，當(dāng)檢索到的前n篇文檔與查詢式無關(guān)時，會連帶造成擴展偏差。

Paul McNamee[4]以及吳丹等[5]在文獻(xiàn)[3]基礎(chǔ)上對基于偽相關(guān)反饋的跨語言查詢擴展進(jìn)行了深入研究，并對翻譯前查詢擴展、翻譯后查詢擴展以及兩者不同的組合進(jìn)行了一系列的實驗。吳丹[6]還通過偽相關(guān)反饋實驗比較4種跨語言信息檢索查詢翻譯優(yōu)化技術(shù)，取得較好的研究成果。

為了解決翻譯歧義性問題，Abdelghani Bellaachia[7]等結(jié)合WordNet和偽相關(guān)反饋的方法進(jìn)行英語-阿拉伯語跨語言查詢擴展研究，通過偽相關(guān)反饋獲得候選擴展詞后，利用WordNet對候選擴展詞進(jìn)行共現(xiàn)檢查，以達(dá)到消歧的目的。

近年來，基于主題模型的跨語言偽相關(guān)反饋查詢擴展方法也受到了研究者的青睞。王序文等[8-11]先后進(jìn)行了基于潛在狄利克雷分配主題模型、基于雙語主題模型以及基于弱相關(guān)主題對齊的跨語言偽相關(guān)反饋查詢擴展進(jìn)行研究，利用主題層進(jìn)行相關(guān)反饋，減少無關(guān)主題的干擾，提高跨語言檢索性能。文獻(xiàn)[12-13]利用主題模型對相關(guān)文檔的主題進(jìn)行劃分，并將其用于偽相關(guān)反饋查詢擴展詞的選取，提高跨語言檢索準(zhǔn)確率。

2 基于潛在語義的跨語言查詢擴展

為了解決1.2節(jié)中的缺陷，一些學(xué)者提出了基于潛在語義的跨語言查詢擴展方法。其基本思想是：利用潛在語義分析技術(shù)建立不同語言之間的對應(yīng)關(guān)系，然后從擴展雙語文本集合中找出與原查詢相關(guān)的目標(biāo)語言特征詞作為查詢擴展詞，實現(xiàn)跨語言查詢擴展。endprint

潛在語義分析法是由S.T.Dumais[14]等人提出的，它假設(shè)文本集中詞與詞、詞與文本、文本與文本之間存在著某種潛在語義結(jié)構(gòu)，通過統(tǒng)計計算的方法對文本集進(jìn)行分析，提取出這種潛在的語義信息，從而達(dá)到消除詞之間的相關(guān)性，簡化文本向量的目的。他們將潛在語義索引（Latent Semantic Indexing，LSI）模型應(yīng)用于法語-英語跨語言信息檢索中，利用奇異值分解技術(shù)對雙語檢索詞-文檔關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行奇異值分解，構(gòu)造出法-英雙語潛在語義空間，實現(xiàn)無需翻譯的跨語言查詢擴展，實驗結(jié)果表明該方法能夠獲得較好的檢索結(jié)果。

國內(nèi)學(xué)者對基于潛在語義的跨語言查詢擴展也進(jìn)行了一系列的研究。閉劍婷等[15]結(jié)合文本聚類和潛在語義分析的方法進(jìn)行了中英跨語言查詢擴展研究，利用k-means聚類提高擴展文本集合的精度，并用潛在語義分析實現(xiàn)無需翻譯的跨語言查詢擴展，提高查詢準(zhǔn)確率。魏露等[16]對文獻(xiàn)[15]進(jìn)行改進(jìn)，采用奇異值分解和非負(fù)矩陣分解相結(jié)合的方法建立雙語空間，實現(xiàn)查詢擴展優(yōu)化，改善跨語言檢索性能。寧健等[17]利用改進(jìn)的潛在語義分析方法實現(xiàn)生物醫(yī)學(xué)雙語摘要跨語言信息檢索，實驗結(jié)果表明該方法能夠提高跨語言檢索的準(zhǔn)確率。羅遠(yuǎn)勝等[18]通過雙語平行語料庫構(gòu)造每種語言的潛在語義空間，提取不同語言之間的語義對信息，改善和提高跨語言檢索性能。郭文等[19]把語義詞典和馬爾可夫隨機域的潛在語義擴展相結(jié)合，將查詢詞的近義詞、同義詞、上位詞和潛在語義相關(guān)詞作為查詢擴展詞進(jìn)行查詢擴展，較好地解決跨語言信息檢索翻譯歧義性問題，改善檢索性能。

基于潛在語義的跨語言查詢擴展的缺點是：實驗所需的雙語訓(xùn)練文檔較難獲得，奇異值分解技術(shù)的計算所花費的時間較長。

3 基于本體的跨語言查詢擴展

本體是對概念及概念之間關(guān)系規(guī)范化、明確化、形式化、可共享的一種描述，其目標(biāo)是捕獲相關(guān)領(lǐng)域知識中詞與詞之間相互關(guān)系的明確定義?；诒倔w的跨語言查詢擴展的基本思想是：通過對本體概念的描述，將源語言與目標(biāo)語言在該概念下進(jìn)行統(tǒng)一，并根據(jù)含義建立雙語映射。當(dāng)用戶輸入源語言查詢詞時，系統(tǒng)根據(jù)本體的概念內(nèi)涵及概念關(guān)系找出對應(yīng)的目標(biāo)語言查詢詞，實現(xiàn)跨語言查詢擴展。

王進(jìn)等[20]利用本體在知識表示和語義描述方面的優(yōu)勢，提出了一種基于本體的跨語言信息檢索模型，解決查詢在從源語言到目標(biāo)語言轉(zhuǎn)換過程中出現(xiàn)的語義損失和曲解等問題，改善跨語言檢索性能。吳芳等[21]提出了一種基于雙語本體的跨語言查詢擴展，利用旅游領(lǐng)域本體實現(xiàn)基于概念的智能查詢擴展，取得了較好的效果。

該方法的缺陷是：對語義信息的利用完全依賴于本體庫，因此本體庫的語義完整性將很大程度上決定了跨語言信息檢索性能。

4 結(jié)束語

本文以跨語言查詢擴展技術(shù)的發(fā)展為主線，將目前的研究方法主要分為三類，對這三類研究方法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和闡述，并對它們的優(yōu)缺點進(jìn)行分析。由于跨語言查詢擴展受到語詞匹配、翻譯資源類型、翻譯資源質(zhì)量及語種等問題的影響，跨語言查詢擴展技術(shù)的研究將是一個長期的、值得探討的研究課題。用戶是信息需求的主體，如何通過用戶行為更好地提取用戶的查詢語義從而進(jìn)行跨語言查詢擴展將是未來的一個研究方向。

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作者簡介

蘭慧紅（1985-），女，廣西壯族自治區(qū)河池市人。碩士學(xué)位?，F(xiàn)為廣西教育學(xué)院教師，講師。主要研究方向為數(shù)據(jù)挖掘和信息檢索。

作者單位

廣西教育學(xué)院 廣西壯族自治區(qū)南寧市 530023endprint