【摘 要】
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本文采用基于SVD和NMF矩阵分解相结合的改进潜在语义分析的方法为生物医学文献双语摘要进行建模,该模型将英汉双语摘要映射到同一语义空间,不需要外部词典和知识库,自动处理
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:60373095,60673039);国家863高科技计划资助项目(编号:2006AA01Z151)
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本文采用基于SVD和NMF矩阵分解相结合的改进潜在语义分析的方法为生物医学文献双语摘要进行建模,该模型将英汉双语摘要映射到同一语义空间,不需要外部词典和知识库,自动处理不同语言之间的对应关系,在双语空间中进行检索,并综合考虑两种矩阵分解结果。充分利用医学文献双语摘要语料中的锚信息,通过不同的k值构建多个检索模型,计算每个模型的信任度,使得多个模型都对查询和文本的相似度做出贡献。在语义空间上进行项与项、文本与文本、项与文本之间的相似度计算,实现了双语摘要的交叉检索,取得了较好的实验效果。
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