71、多语言文档语言检测与跟踪及句子聚类方法研究

多语言文档语言检测与跟踪及句子聚类方法研究

在自然语言处理领域，多语言文档的语言检测与跟踪以及句子聚类是重要的研究方向。下面将详细介绍相关的研究方法和实验结果。

多语言文档语言检测与跟踪

• 方法概述 ：将随机学习弱估计（SLWE）与混合阶n - 元语法模型相结合，提出了一种用于多语言口碑（WoM）文档语言分类的新方法。选择n - 元语法作为特征，是因为其对输入文本中的噪声具有鲁棒性，且对于较短的文本片段，基于单词的特征可能无法包含足够的信息。
• 基本算法 ：该模式识别（PR）系统分为两个阶段。
  • 训练语言模型 ：训练集由单语预标注文档组成，对文档进行分词，去除非字母数字字符，将单词扩展为混合阶n - 元语法，将n - 元语法的频率转换为概率，得到每种语言的n - 元语法概率分布。
  • 分类与测试 ：测试文档通过拼接单语文档的片段生成，可对多语言样本文档的每个片段进行预标注。对文档进行分词，SLWE的特征向量由所有语言模型中的唯一n - 元语法组成，初始化概率均匀。处理文档中的每个单词，将其扩展为混合阶n - 元语法，根据SLWE的多项式更新方案更新概率估计。处理完单词的所有n - 元语法后，测量估计概率向量与每种语言概率分布之间的距离，将单词分类为距离最短的语言。假设句子是单语的，统计句子中单词的分类数量，将句子分类为单词分类数量最多的语言，验证结果保存在混淆矩阵中。