<b>Cross-Language Information Retrieval Jian-Yun Nie</b> (University of Montreal) San Rafael, CA: Morgan & Claypool (Synthesis Lectures on Human Language Technologies, edited by Graeme Hirst, volume 8), 2010, xv+125 pp; paperbound, ISBN 978-1-59829-863-5, $40.00; ebook, ISBN 978-1-59829-864-3, $30.00 or by subscription
Notice bibliographique
Résumé
Cross-Language Information Retrieval is a compact book introducing a branch of information retrieval that has gained considerable research interest since the dawn of the World Wide Web in the mid 1990s.Information retrieval is generally concerned with the problem of finding documents within a large collection that are relevant to a given input query.Whereas the original formulation of IR assumes that queries and documents are written in the same language, cross-language IR (CLIR) presumes instead that they are written in two different languages.If the collection contains documents in more languages, then we refer to multi-lingual IR (MLIR), which is typically solved with multiple instances of CLIR.Recently, other variations on the theme have been proposed that address non-textual documents, such as image, music, and speech retrieval.An interesting application of CLIR is the retrieval of images that are provided with textual descriptions in any language.Computational linguistics could be interested in CLIR for several reasons.CLIR is mainly about the optimal integration of machine translation (MT) and IR, and it presents peculiar and difficult translation issues when short queries are involved, which is the most common case.For such problems, interesting approaches have been developed and refined over time, which mainly build on top of core statistical MT techniques (e.g., word alignment models, translation models) and various lexical resources (e.g., WordNet, dictionaries).In recent years, several books on IR have been published (e.g., Grossman and Frieder 2004;Manning, Raghavan, and Sch ütze 2008;B üttcher, Clarke, and Cormack 2010), which devoted at most a section or chapter to CLIR.As specific books on CLIR have been limited so far to edited collections of scientific papers (Grefenstette 1998), it was definitely time for the first monograph on the topic.Jian-Yun Nie's volume is structured as five chapters, which are organized as follows:r Chapter 1, "Introduction," covers IR problems, approaches, and models, language problems in IR with European and East Asian languages, CLIR problems and approaches, needs for CLIR and MLIR, and a brief history of CLIR.r Chapter 2, "Using manually constructed translation systems and resources for CLIR," covers an introduction to MT, basic use of MT in CLIR, and dictionary-based translation for CLIR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,137 | 0,093 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».