基于随机行走N步的汉语复述短语获取方法

在利用大规模双语语料获取复述知识方面, 传统的基于\枢轴" 方法只能考虑两步以内的复述现象. 本文针对已有方法的局限性, 对不同语言之间互为翻译的短语对构建翻译关系图, 提出基于随机行走N 步的复述获取算法, 改进已有方法以获取更多潜在的复述知识. 本文描述了由汉英短语翻译表构建翻译关系图的方法、基于N 步的随机行走算法和基于期望步数的复述短语可信度计算方法. 同时, 本文提出面向多语言对的翻译关系图扩展方法. 在NTCIR 汉英和英日双语平行语料上进行了实验与评测, 并与传统方法进行了对比. 实验结果表明本文所提出的方法能够获取更多的复述知识, 而且扩展语言对的翻译关系图能够有效获取更多潜在的复述知识. 【基于随机行走N步的汉语复述短语获取方法】是一种在自然语言处理领域中用于挖掘复述知识的创新技术。复述是指用不同的词汇或结构表达相同含义的现象，是理解和处理自然语言的关键。传统的复述获取方法主要依赖于“枢轴”策略，即通过中间词或短语来寻找两步以内的复述关系。然而，这种方法无法有效地捕捉更深层次的复述现象。 该研究针对这一局限性，提出了一种新的方法，即基于随机行走N步的复述获取算法。通过大规模的双语语料库，建立不同语言间的短语翻译对，形成一个翻译关系图。这个图表示了各短语之间的翻译联系。然后，利用随机行走的概念，在图中进行N步的行走，以发现更远距离的复述关系。行走的每一步代表从一个短语到其翻译的转换，N步行走则可以揭示更复杂的多步复述路径。 算法的核心是N步随机行走算法，它允许从一个短语出发，经过多个中间节点，最终到达具有相似含义的其他短语。为了评估复述短语的可信度，文章还提出了基于期望步数的计算方法。此方法考虑了行走过程中经过的路径长度，路径越短，复述的可信度越高。 此外，该研究还探讨了如何将这种算法扩展到多语言对的翻译关系图中，以适应更多语言环境下的复述知识获取。实验部分，研究者在NTCIR的汉英和英日双语平行语料库上进行了实验，并与传统的基于枢轴的方法进行了比较。实验结果显示，新方法能有效获取更多的复述知识，并且在扩展到多语言对时，能够发现更多的潜在复述关系。 复述资源对于自然语言处理任务至关重要，如机器翻译、自动文摘、信息检索、自然语言生成和问答系统等。尤其是在汉语中，由于复述资源相对匮乏，这种基于随机行走的复述短语获取方法具有很高的实用价值和研究意义。通过这种方法，研究人员可以构建更丰富的复述知识库，进而提升各种自然语言处理系统的性能。