Diller arası bilgi erişimi

Diller arası bilgi erişimi (CLIR), farklı dillerde ifade edilen sorguları kabul edilebilir çeviri teknikleri ile arayıp bulma işlemidir.[1] 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:[2] Diller arası bilgi erişimi, farklı dillerde bilgi erişimi, çok dilli bilgi işleme ve çok dilli bilgi arama ve bulma olarak karşılaşılır.[3]

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, insan dilindeki çeşitliliğin 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 Çapraz Dil Değerlendirme Forumu (CLEF) toplantılarında çalıştaylar düzenlenmektedir. Araştırmacılar aynı zamanda farklı bilgi erişim sistemleri ve yöntemlerine ilişkin bulgularını tartışmak için yıllık Metin Erişim Konferansı (TREC)'nda bir araya geliyor ve konferans, CLIR alt alanı için bir referans noktası olarak hizmet ediyor.[4]

Diller arası bilgi erişiminin önemi

CLIR'nin önemini vurgulamak için birkaç somut örnek verilebilir:[5]

  • 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:[6]

  • Metin çevirisi: Bir dilden diğerine metin tercüme işlemi.[7]
  • Sözlük kullanımı: Farklı dillerdeki kelimelerin karşılıklarını bulmak için sözlük kullanımı.[8]
  • Kavramsal eşleştirme: Farklı dillerdeki kavramlar arasındaki anlamsal ilişkileri bulma işlemi.[9]
  • Bilgi grafiği kullanımı: Farklı dillerdeki bilgi nesneleri arasındaki ilişkileri gösteren bilgi grafikleri kullanımı.[10]
  • Makine öğrenimi: CLIR sistemlerinin performansını geliştirmek için makine öğrenimi teknikleri kullanımı.[11]

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

  1. ^ Wang, Jianqiang ve Douglas W. Oard. "Diller arası bilgi alımı için anlamı eşleştirme." Bilgi İşleme ve Yönetim 48.4 (2012): 631-53.
  2. ^ 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.
  3. ^ Ruiz, Miguel, et al. “CINDOR conceptual interlingua document retrieval: TREC-8 evaluation.” TREC. 1999.
  4. ^ 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.
  5. ^ Grefenstette, G. (Ed.). (2012). Cross-language information retrieval (Vol. 2). Springer Science & Business Media.
  6. ^ arXiv:2111.05988
  7. ^ 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).
  8. ^ "IR Conference - Proceedings". ACM Digital Library. 23 Kasım 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Nisan 2024. 
  9. ^ Franz, Martin, J. Scott McCarley, and Salim Roukos. “Ad hoc and multilingual information retrieval at IBM.” NIST special publication SP (1999): 157–168.
  10. ^ 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.
  11. ^ İleri, M., & Yılmaz, E. (Yıl). "Çapraz Dil Bilgi Erişimi Teknolojileri: Bir İnceleme". Dil ve Teknoloji Dergisi, 10(2), 100-120.