跨语言信息检索：适应多元用户的新方法

“多语言信息检索：表征构建视角（计算机博士毕业论文英文参考资料）.pdf” 这篇博士论文探讨了多语言信息检索（Multilingual Information Retrieval, MIR）的挑战和解决方案，尤其关注如何使信息检索系统更好地服务于非传统用户，如具有不同语言背景和阅读技能的用户。作者Ion Madrazo在Boise State University完成了这项研究，并于2019年12月进行了最终的口头答辩。 论文的核心内容分为三个主要研究领域： 1. 可读性评估：面对具有不同阅读技能的用户，传统的信息检索系统往往忽视了可读性的重要性。Madrazo提出了一种无特征架构，旨在实现跨语言的可读性评估，这一方法无需针对特定语言进行调整，可以在任何语言环境中应用，有助于确保信息对各种阅读能力的用户都易于理解。 2. 跨语言词嵌入生成：当前最先进的词嵌入技术常常依赖于英语数据，这对于非英语用户来说是个难题。Madrazo通过利用语言家谱的分层映射策略解决了这个问题，该策略能够生成跨语言的词嵌入，减少对英语的依赖，从而支持更多语言的信息检索。 3. 跨语言句子嵌入生成：Madrazo还介绍了一种基于分层序列到序列模型的表示学习框架，该框架特别适用于低资源语言。这种新颖的方法可以生成更准确的跨语言句子嵌入，提高不同语言之间信息检索的效果和准确性。 这些研究成果对于提升信息检索系统的包容性和普适性具有重要意义，它们可以帮助非传统用户更有效地获取所需信息，从而克服由于语言和阅读能力差异造成的障碍。此外，这些方法对于开发全球化的搜索、推荐系统和自动问答平台具有指导价值，推动了信息检索技术的进步，尤其是对于多语种环境下的信息处理。