开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：随着越来越多的多语言知识在Web上可用，跨语言的知识共享已成为使许多应用程序受益的重要任务。 分类法是Web上最关键的知识之一，分类法用于组织和分类Web数据。 为了促进跨语言的知识共享，我们需要处理跨语言分类法一致性的问题，该问题发现另一种语言的源分类法中每种类别的目标在一种语言的目标分类法中最相关的类别。 对齐跨语言分类法的当前方法强烈依赖于特定于域的信息和基于字符串相似性的功能。 在本文中，我们提出了一种无需使用任何特定领域信息即可解决跨语言分类法一致性问题的新方法。 我们首先使用跨语言字符串相似度来识别目标分类法中的候选匹配类别或源分类法中的每个类别。 然后，我们提出一种新颖的双语主题模型，称为双语双项主题模型（BiBTM），以执行精确匹配。 BiBTM受从Web提取的文本上下文的训练。 我们对两种现实世界的数据集进行实验。 实验结果表明，我们的方法明显优于设计的最新比较方法。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
