Áp dụng học máy dựa trên lập trình di truyền trong tìm kiếm Web xuyên ngữ

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Lam Tung Giang*; Vo Trung Hung; Huynh Cong Phap

Từ khóa:

tìm kiếm xuyên ngữ
lân cận
xếp hạng lại
học xếp hạng
lập trình di truyền
tìm kiếm web

Tóm tắt

Hầu hết các nghiên cứu trong lĩnh vực truy vấn thông tin xuyên ngữ giới hạn xem xét các tài liệu văn bản và chú trọng xử lý vấn đề dịch thuật. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất áp dụng học xếp hạng dựa trên kỹ thuật lập trình di truyền nhằm tăng hiệu quả của hệ thống tìm kiếm web xuyên ngữ.Cụ thể, chúng tôi đề xuất 2 phương pháp xây dựng các hàm xếp hạng mới dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các hàm xếp hạng cơ sở. Đồng thời, chúng tôi cũng đề xuất 2 mô hình xếp hạng lân cận, ứng dụng trong truy vấn xuyên ngữ. Trong thí nghiệm với một hệ thống tìm kiếm web xuyên ngữ Việt-Anh, điểm số MAP trung bình sử dụng phương pháp kiểm định 5-thư mục của các mô hình đề xuất là 0,4640 và 0,4585, vượt trội so với điểm MAP 0,3742 của cấu hình cơ sở - sử dụng bản dịch thủ công.

Tài liệu tham khảo

    [1] Dong Zhou, Mark Truran, Tim Brailsford, Vincent Wade, and Helen Ashman, "Translation techniques in cross-language information retrieval", ACM Computing Surveys, 45(1), 2012, pp. 1–44.
    [2] Nguyen Han Doan, "Vietnamese-English Cross-language information retrieval (CLIR) using bilingual dictionary", International Workshop on Advanced Computing and Applications Ho Chi Minh City, 2007.
    [3] Yves Rasolofo and Jacques Savoy, "Term Proximity Scoring for Keyword-Based Retrieval Systems", Lecture Notes in Computer Science, 2003, pp. 207–218.
    [4] Sibel Adali, Brandeis Hill, and Malik Magdon-Ismail, "Information vs. Robustness in rank aggregation: Models, algorithms and a statistical framework for evaluation", Journal of Digital Information Management, 5(5), 2007, pp. 292–308.
    [5] T. Y. Liu, Learning to rank for information retrieval. Springer, 2011.
    [6] John R. Koza, "The genetic programming paradigm: Genetically breeding populations of computer programs to solve problems", Dynamic, Genetic, and Chaotic Programming, 1992, pp. 203–321.
    [7] Li Wang, Weiguo Fan, Rui Yang, Wensi Xi, Ming Luo, Ye Zhou, and Edward a Fox, "Ranking Function Discovery by Genetic Programming for Robust Retrieval", NIST Special Publication 500-255: The Twelfth Text REtrieval Conference (TREC 2003), 2003, pp. 828–836.
    [8] Weiguo Fan Weiguo Fan, M. D. Gordon, P. Pathak, Wensi Xi Wensi Xi, and E. a. Fox, "Ranking function optimization for effective Web search by genetic programming: an empirical study", 37th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2004. Proceedings of the, 2004, pp. 105–112.
    [9] K. M. Svore, P. H. Kanani, and N. Khan, "How Good is a Span of Terms? Exploiting Proximity to Improve Web Retrieval", Proceedings of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, 2010, pp. 154–161.
    [10] M. Cutler, Y. Shi, and W. Meng, "Using the Structure of HTML Documents to Improve Retrieval", Proceedings of the USENIX Symposium on Internet Technologies and Systems: December 8--11, 1997, Monterey, California, 1997, pp. 241–252.
    [11] H. Yunhua, H. Yunhua, X. Guomao, X. Guomao, S. Ruihua, S. Ruihua, H. Guoping, and H. Guoping, "Title Extraction from Bodies of HTML Documents and its Application to Web Page Retrieval", on Research and Development in Information Retrieval, 2005, pp. 250–257.
    [12] Manjit Singh, Dheerendra Singh, and Surender Singh, "Use of HTML Tags in Web Search", 8(2), 2015, pp. 8–14.
    [13] Alexandre Klementiev, Dan Roth, and Kevin Small, "An Unsupervised Learning Algorithm for Rank Aggregation", Proceedings of European Conference on Machine Learning, 2007.
    [14] Lam Tung Giang, Vo Trung Hung, and Huynh Cong Phap, "Improve Cross Language Information Retrieval with Pseudo-Relevance Feedback", FAIR, 2015, pp. 315–320.
    [15] K. Sparck Jones and C. J. Van Rijsbergen, "Information retrieval test collections", Journal of Documentation, 32(1), 1976, pp. 59–75.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Jan 31, 2016
Download
PDF
Cách trích dẫn
Lâm Tùng Giang*; Võ Trung Hùng; Huỳnh Công Pháp. “Áp dụng học máy dựa Trên lập trình Di truyền Trong tìm kiếm Web Xuyên ngữ”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 1, số p.h 98, Tháng Giêng 2016, tr 93-97, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/55.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##