Azərbaycanca
Deutsch
日本語
Lietuvos
සිංහල
Türkçe
Українська
United State
Diller arası bilgi erişimi (CLIR), farklı dillerde ifade edilen sorguları kabul edilebilir çeviri teknikleri ile arayıp bulma işlemidir. Bilgi erişim sistemlerinde önemli rol oynar ve farklı dillerde bilgiye erişim imkanı sağlayarak küresel bilgi akışına katkıda bulunur.
"Cross-language information retrieval" teriminin farklı çevirileri vardır: Diller arası bilgi erişimi, farklı dillerde bilgi erişimi, çok dilli bilgi işleme ve çok dilli bilgi arama ve bulma olarak karşılaşılır.
Kavramlar
- Tek dilli bilgi erişim: Aynı dilde bilgi arama ve bulma işlemi.
- Çok dilli bilgi erişim: Farklı dillerde bilgi arama ve bulma işlemi.
- Bilgi temsili: Bilginin metin, görüntü, ses gibi farklı formatlarda temsili.
- Dilsel eşdeğerlik: Farklı dillerdeki kelimelerin ve kavramların karşılıklı anlamları.
- Dilsel farklılıklar: Farklı dillerin dilbilgisi, sözdizimi ve semantiği arasındaki farklılıklar.
Genel bakış
Çoğunlukla, çeşitli mekanizmaları, bilgi erişim sistemleri için kapsam zorlukları yaratır; bir koleksiyondaki metinler ilgi duyulan bir konuyu ele alabilir ancak verilen bilgi ihtiyacının ifadesiyle eşleşmeyen terimler veya ifadeler kullanabilir. kullanıcı tarafından. Bu, tek dilli bir durumda bile doğru olabilir, ancak bu özellikle kullanıcıların hedef dili yalnızca bir dereceye kadar bilebildiği diller arası bilgi erişiminde doğrudur. CLIR teknolojisinin, hedef dilde zayıf ila orta düzeyde yetkinliğe sahip kullanıcılar için sağladığı faydaların, akıcı olanlara göre daha fazla olduğu bulunmuştur. CLIR ile ilgili ilk çalıştay Zürih'te SIGIR-96 konferansı sırasında düzenlendi. 2000 yılından bu yana her yıl (CLEF) toplantılarında çalıştaylar düzenlenmektedir. Araştırmacılar aynı zamanda farklı bilgi erişim sistemleri ve yöntemlerine ilişkin bulgularını tartışmak için yıllık (TREC)'nda bir araya geliyor ve konferans, CLIR alt alanı için bir referans noktası olarak hizmet ediyor.
Diller arası bilgi erişiminin önemi
CLIR'nin önemini vurgulamak için birkaç somut örnek verilebilir:
- Araştırmacılar: Farklı dillerde yayınlanan bilimsel makalelere ve araştırmalara erişim sayesinde yeni keşifler yapabilir ve bilgi birikimlerini genişletebilirler.
- İşletmeler: Farklı dillerde pazar araştırmaları ve müşteri geri bildirimleri gibi bilgiler toplayarak küresel pazarda rekabet avantajı elde edebilirler.
- Öğrenciler: Farklı dillerde eğitim kaynaklarına ve ders materyallerine ulaşarak daha geniş bir bakış açısı kazanabilir ve dünya çapında bilgiye erişim imkanı sağlayabilirler.
- Sivil toplum: Farklı dillerde insan hakları ve demokrasi ile ilgili bilgilere erişim sayesinde aktivistler ve sivil toplum kuruluşları seslerini daha geniş kitlelere duyurabilirler.
Diller arası bilgi erişiminin farklı yaklaşımları ve teknikleri
CLIR'de farklı dillerde bilgi arama ve bulma işlemini gerçekleştirmek için çeşitli yaklaşımlar ve teknikler kullanılır. Bunlardan bazıları şunlardır:
- Metin çevirisi: Bir dilden diğerine metin tercüme işlemi.
- Sözlük kullanımı: Farklı dillerdeki kelimelerin karşılıklarını bulmak için sözlük kullanımı.
- Kavramsal eşleştirme: Farklı dillerdeki kavramlar arasındaki anlamsal ilişkileri bulma işlemi.
- Bilgi grafiği kullanımı: Farklı dillerdeki bilgi nesneleri arasındaki ilişkileri gösteren bilgi grafikleri kullanımı.
- Makine öğrenimi: CLIR sistemlerinin performansını geliştirmek için makine öğrenimi teknikleri kullanımı.
CLIR'nin mevcut uygulamaları ve zorlukları
- Web aramaları: Farklı dillerde web sayfalarını arama ve bulma.
- Makine çevirisi: Metinleri otomatik olarak bir dilden diğerine çevirme.
- Çok dilli bilgi entegrasyonu: Farklı dillerdeki bilgi kaynaklarını bir araya getirme ve bütünleştirme.
- Bilgi erişimi engelleri: Dilsel farklılıklar, dil engelleri ve kültürel farklılıklar gibi bilgi erişimine engel teşkil eden faktörler.
- Veri eksikliği: Farklı dillerde yeterli veri setlerinin eksikliği.
Kaynakça
- ^ Wang, Jianqiang ve Douglas W. Oard. "Diller arası bilgi alımı için anlamı eşleştirme." Bilgi İşleme ve Yönetim 48.4 (2012): 631-53.
- ^ Jena, G., & Rautaray, S. (2019). A comprehensive survey on cross-language information retrieval system. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science (IJEECS), 14, 127-134.
- ^ Ruiz, Miguel, et al. “CINDOR conceptual interlingua document retrieval: TREC-8 evaluation.” TREC. 1999.
- ^ Olvera-Lobo, María-Dolores. "Cross-Language Information Retrieval on the Web." Handbook of Research on Social Dimensions of Semantic Technologies and Web Services(n.d.): 704-19. Web.
- ^ Grefenstette, G. (Ed.). (2012). Cross-language information retrieval (Vol. 2). Springer Science & Business Media.
- ^ arXiv:2111.05988
- ^ Chew, P. A., Bader, B. W., Kolda, T. G., & Abdelali, A. (2007, August). Cross-language information retrieval using PARAFAC2. In Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (pp. 143-152).
- ^ "IR Conference - Proceedings". ACM Digital Library. 23 Kasım 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Nisan 2024.
- ^ Franz, Martin, J. Scott McCarley, and Salim Roukos. “Ad hoc and multilingual information retrieval at IBM.” NIST special publication SP (1999): 157–168.
- ^ McCarley, J. Scott. “Should we translate the documents or the queries in cross-language information retrieval?.” Proceedings of the 37th annual meeting of the Association for Computational Linguistics on Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics, 1999.
- ^ İleri, M., & Yılmaz, E. (Yıl). "Çapraz Dil Bilgi Erişimi Teknolojileri: Bir İnceleme". Dil ve Teknoloji Dergisi, 10(2), 100-120.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Diller arasi bilgi erisimi CLIR farkli dillerde ifade edilen sorgulari kabul edilebilir ceviri teknikleri ile arayip bulma islemidir Bilgi erisim sistemlerinde onemli rol oynar ve farkli dillerde bilgiye erisim imkani saglayarak kuresel bilgi akisina katkida bulunur Cross language information retrieval teriminin farkli cevirileri vardir Diller arasi bilgi erisimi farkli dillerde bilgi erisimi cok dilli bilgi isleme ve cok dilli bilgi arama ve bulma olarak karsilasilir KavramlarTek dilli bilgi erisim Ayni dilde bilgi arama ve bulma islemi Cok dilli bilgi erisim Farkli dillerde bilgi arama ve bulma islemi Bilgi temsili Bilginin metin goruntu ses gibi farkli formatlarda temsili Dilsel esdegerlik Farkli dillerdeki kelimelerin ve kavramlarin karsilikli anlamlari Dilsel farkliliklar Farkli dillerin dilbilgisi sozdizimi ve semantigi arasindaki farkliliklar Genel bakisCogunlukla cesitli mekanizmalari bilgi erisim sistemleri icin kapsam zorluklari yaratir bir koleksiyondaki metinler ilgi duyulan bir konuyu ele alabilir ancak verilen bilgi ihtiyacinin ifadesiyle eslesmeyen terimler veya ifadeler kullanabilir kullanici tarafindan Bu tek dilli bir durumda bile dogru olabilir ancak bu ozellikle kullanicilarin hedef dili yalnizca bir dereceye kadar bilebildigi diller arasi bilgi erisiminde dogrudur CLIR teknolojisinin hedef dilde zayif ila orta duzeyde yetkinlige sahip kullanicilar icin sagladigi faydalarin akici olanlara gore daha fazla oldugu bulunmustur CLIR ile ilgili ilk calistay Zurih te SIGIR 96 konferansi sirasinda duzenlendi 2000 yilindan bu yana her yil CLEF toplantilarinda calistaylar duzenlenmektedir Arastirmacilar ayni zamanda farkli bilgi erisim sistemleri ve yontemlerine iliskin bulgularini tartismak icin yillik TREC nda bir araya geliyor ve konferans CLIR alt alani icin bir referans noktasi olarak hizmet ediyor Diller arasi bilgi erisiminin onemi CLIR nin onemini vurgulamak icin birkac somut ornek verilebilir Arastirmacilar Farkli dillerde yayinlanan bilimsel makalelere ve arastirmalara erisim sayesinde yeni kesifler yapabilir ve bilgi birikimlerini genisletebilirler Isletmeler Farkli dillerde pazar arastirmalari ve musteri geri bildirimleri gibi bilgiler toplayarak kuresel pazarda rekabet avantaji elde edebilirler Ogrenciler Farkli dillerde egitim kaynaklarina ve ders materyallerine ulasarak daha genis bir bakis acisi kazanabilir ve dunya capinda bilgiye erisim imkani saglayabilirler Sivil toplum Farkli dillerde insan haklari ve demokrasi ile ilgili bilgilere erisim sayesinde aktivistler ve sivil toplum kuruluslari seslerini daha genis kitlelere duyurabilirler Diller arasi bilgi erisiminin farkli yaklasimlari ve teknikleriCLIR de farkli dillerde bilgi arama ve bulma islemini gerceklestirmek icin cesitli yaklasimlar ve teknikler kullanilir Bunlardan bazilari sunlardir Metin cevirisi Bir dilden digerine metin tercume islemi Sozluk kullanimi Farkli dillerdeki kelimelerin karsiliklarini bulmak icin sozluk kullanimi Kavramsal eslestirme Farkli dillerdeki kavramlar arasindaki anlamsal iliskileri bulma islemi Bilgi grafigi kullanimi Farkli dillerdeki bilgi nesneleri arasindaki iliskileri gosteren bilgi grafikleri kullanimi Makine ogrenimi CLIR sistemlerinin performansini gelistirmek icin makine ogrenimi teknikleri kullanimi CLIR nin mevcut uygulamalari ve zorluklariWeb aramalari Farkli dillerde web sayfalarini arama ve bulma Makine cevirisi Metinleri otomatik olarak bir dilden digerine cevirme Cok dilli bilgi entegrasyonu Farkli dillerdeki bilgi kaynaklarini bir araya getirme ve butunlestirme Bilgi erisimi engelleri Dilsel farkliliklar dil engelleri ve kulturel farkliliklar gibi bilgi erisimine engel teskil eden faktorler Veri eksikligi Farkli dillerde yeterli veri setlerinin eksikligi Kaynakca Wang Jianqiang ve Douglas W Oard Diller arasi bilgi alimi icin anlami eslestirme Bilgi Isleme ve Yonetim 48 4 2012 631 53 Jena G amp Rautaray S 2019 A comprehensive survey on cross language information retrieval system Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science IJEECS 14 127 134 Ruiz Miguel et al CINDOR conceptual interlingua document retrieval TREC 8 evaluation TREC 1999 Olvera Lobo Maria Dolores Cross Language Information Retrieval on the Web Handbook of Research on Social Dimensions of Semantic Technologies and Web Services n d 704 19 Web Grefenstette G Ed 2012 Cross language information retrieval Vol 2 Springer Science amp Business Media arXiv 2111 05988 Chew P A Bader B W Kolda T G amp Abdelali A 2007 August Cross language information retrieval using PARAFAC2 In Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining pp 143 152 IR Conference Proceedings ACM Digital Library 23 Kasim 2022 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 21 Nisan 2024 Franz Martin J Scott McCarley and Salim Roukos Ad hoc and multilingual information retrieval at IBM NIST special publication SP 1999 157 168 McCarley J Scott Should we translate the documents or the queries in cross language information retrieval Proceedings of the 37th annual meeting of the Association for Computational Linguistics on Computational Linguistics Association for Computational Linguistics 1999 Ileri M amp Yilmaz E Yil Capraz Dil Bilgi Erisimi Teknolojileri Bir Inceleme Dil ve Teknoloji Dergisi 10 2 100 120