| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第11-15页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织 | 第16-18页 |
| 第二章 跨语言信息检索基础理论 | 第18-26页 |
| 2.1 跨语言信息检索概述 | 第18-21页 |
| 2.2 实现跨语言信息检索的方法 | 第21-22页 |
| 2.2.1 查询翻译(Query Translation) | 第21页 |
| 2.2.2 文档翻译(Document Translation) | 第21页 |
| 2.2.3 不翻译(No Translation) | 第21页 |
| 2.2.4 中间语言翻译(Interlingual Representation Translation) | 第21-22页 |
| 2.3 基于查询翻译的跨语言信息检索 | 第22-23页 |
| 2.3.1 基于双语词典的方法 | 第22页 |
| 2.3.2 基于平行语料库的方法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 基于本体的方法 | 第23页 |
| 2.4 检索性能评价指标 | 第23-26页 |
| 2.4.1 Mean average precision (MAP) | 第23-24页 |
| 2.4.2 MRR(Mean Reciprocal Ranking) | 第24页 |
| 2.4.3 Precision at position n(P@n) | 第24-25页 |
| 2.4.4 Normalized discount cumulative gain(NDCG) | 第25-26页 |
| 第三章 跨语言文档的相似度计算 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26-29页 |
| 3.2 基于TF-IDF的文档关键词抽取 | 第29-31页 |
| 3.3 双语词嵌入(BILINGUAL WORD EMBEDDING) | 第31-34页 |
| 3.3.1 双语词嵌入的相关工作及应用 | 第31-32页 |
| 3.3.2 算法和模型 | 第32-33页 |
| 3.3.3 实验验证 | 第33-34页 |
| 3.4 基于文档关键词空间嵌入的文档距离计算 | 第34-35页 |
| 3.5 文档相似度计算 | 第35页 |
| 3.6 实验验证 | 第35-38页 |
| 第四章 跨语言文档排序学习模型的构建 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 基于人工神经网络的排序函数 | 第39-43页 |
| 4.3 基于列表的单语排序学习模型的构建 | 第43-47页 |
| 4.3.1 文档排序问题的形式化表示 | 第43-44页 |
| 4.3.2 概率模型 | 第44-45页 |
| 4.3.3 top-one概率 | 第45-46页 |
| 4.3.4 模型训练方法 | 第46-47页 |
| 4.4 基于双语文档相似度的跨语言文档排序学习模型 | 第47-48页 |
| 4.5 实验验证 | 第48-51页 |
| 4.5.1 数据集获取 | 第48-49页 |
| 4.5.2 排序准确率 | 第49-50页 |
| 4.5.3 跨语言文档排序学习模型实验 | 第50-51页 |
| 4.6 本章总结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 工作展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表论文 | 第62-64页 |
| 附录B 攻读硕士期间申请软件著作权 | 第64页 |
