Cross-Lingual Information Retrieval in the Medical Domain
Vícejazyčné vyhledávání informací v oblasti medicíny
dizertační práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/123570Identifikátory
SIS: 138116
Kolekce
- Kvalifikační práce [11217]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Hanbury, Allan
Kliegr, Tomáš
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Matematická lingvistika
Katedra / ústav / klinika
Ústav formální a aplikované lingvistiky
Datum obhajoby
30. 9. 2020
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Prospěl/a
Klíčová slova (česky)
vyhledávání informací, strojový překladKlíčová slova (anglicky)
information retrieval, machine translationVícejazyčné vyhledávání informací v oblasti medicíny Shadi Saleh V posledních letech došlo k exponenciálnímu růstu objemu digitálního ob- sahu dostupného na internetu, což koreluje s rostoucím počtem neanglicky mluvících uživatelů internetu v důsledku celosvětového rozšíření internetu. To zvyšuje význam zpřístupnění informací pro ty, kteří si chtějí vyhledat informace bez omezení na jazyky, jimž rozumějí, zejména pro ty, kteří chtějí využít internet k vyhledání lékařského obsahu týkajícího se jejich zdravotního stavu. Získávání informací napříč jazyky (Cross-Lingual Information Retrieval, CLIR) překonává jazykové bariéry tím, že vyhledává dokumenty napsané v jiném jazyce, než je jazyk dotazu. Tato disertační práce se zabývá úlohou CLIR v lékařské doméně v sedmi evropských jazycích. Vyvinuli jsme systémy pro statistický strojový překlad (Statistical Machine Translation, SMT) adaptované na oblast lékařství, které jsou doladěny pro metodu překladu dotazů (Query Translation, QT) a pro metodu překladu dokumentů (Document Translation, DT). Na empirických datech dokládáme, že oproti tomu, co se předpokládalo od konce 90. let., v úloze CLIR v lékařské doméně metoda DT nepředčí metodu QT pro...
Cross-Lingual Information Retrieval in the Medical Domain Shadi Saleh In recent years, there has been an exponential growth of the digital content available on the Internet, which has correlated with the increasing number of non-English Internet users due to the spread of the Internet across the globe. This raises the importance of unlocking resources for those who want to look up information not limited to the languages they understand. For example, those who want to use the Internet to find medical content related to their health conditions (self-diagnosis) but they do not have access to resources in their language. Cross-Lingual Information Retrieval (CLIR) breaks the lan- guage barriers by allowing search for documents written in a language different from the query language. This thesis tackles the task of CLIR in the medical domain and investigates the two main approaches: query translation (QT) where queries are machine translated to the language of documents and document translation (DT) where documents are translated to the language of queries. We proceed with our research by employing Statistical Machine Translation (SMT) systems that are tuned for the QT approach and the DT approach in the medical domain for seven European languages (Czech, German, French, Spanish, Hungarian, Polish and Swedish) and...