让搜索跨越语言的鸿沟 谈跨语言信息检索技术

跨语言信息检索，是信息检索领域中的一个研究课题。近10几年来，由于互联网的飞速发展，这方面的研究受到了学术界的广泛重视。将这项技术应用于搜索，可以帮助我们查找到更多的有用信息，例如外语相关页面、多语言页面以及语言无关的资源（如图片）等等。这些信息可以大大丰富搜索的结果，满足用户多样的需求。在跨语言信息检索的研究中，有一些研究成果已经趋于成熟，达到可以应用的状态。事实上，Yahoo和Google在5，6年前就已经开始提供多语言的搜索服务。毫无疑问，在这方面他们已经走在了世界的前列。目前，百度的各项国际化业务正在如火如荼的开展，对跨语言技术来说，正是用武之地。相信不久的将来，它将会在搜索国际化进程中扮演举足轻重的角色。来，就让我们一探究竟吧。

假如你搜索“中菲黄岩岛对峙”，如果你是一个普通用户，你想知道的可能是这个事件的历史渊源和发展动态；如果你是一个文艺用户，你想知道的可能是中国愤青们的爱国言论。没问题，现有的中文搜索完全可以满足你的需求。

但是，如果你是一个XX用户，你对中国网站的内容不满足，很想知道外国的媒体是怎么报道的，外国民众是怎么谈论这个事件的。那么不好意思，中文搜索引擎就无能为力了。这是因为，中文搜索引擎都是中文作为基础来构建的，它往往只收录了中文数据，只考虑了中文的特性，只考虑了该中国网民的需求。但是，当我们想要做跨语言搜索时，搜索就变得困难了。且不说我们没有抓取那么多外文数据。即使我们有数据了，由于不同语言之间的巨大差异，以及各个国家各种各样的网络习惯，我们也很难精准地搜索到相关的外文信息。也就是说，语言的不同给搜索带来了一道鸿沟。

那么，这道鸿沟就不能跨越了么？当然不是。事实上很多年前人们就已经开始考虑这个问题了。在学术界，对这个问题有个专有名词，叫跨语言信息检索（Cross-Language Information Retrieval）。早在上个世纪60年代，现代信息检索的奠基人，美国康奈尔大学的Salton教授发表了一篇《Automatic processing of foreign language documents》，首先打开了跨语言信息检索的大门。但是由于那个时代还没有互联网，研究也只能停留在简单实验阶段，甚至跨语言信息检索的概念还没有正式提出。到了上世纪90年代，美国国家标准技术研究所（National Institute of Standards and Technology）和美国情报局前沿研发活动中心（Advanced Research and Development Activity center of the U.S. Department of Defense）联合举办了信息检索领域最重要的会议——“TREC”会议（The Text REtrieval Conference）。到了1996年，在瑞士所举办的SIGIR-96会议中，首次出现了以跨语检索为研究主题的研讨会。而到了2000年，欧盟成立了“跨语言评估论坛”（Cross Language Evaluation Forum），每年定期举办跨语检索研讨会，并且推动跨语检索技术评比。从此，跨语言信息检索变成了信息检索领域的一个炙手可热的研究课题，无数英雄豪杰参与其中。

闲话少说，我们该进入正题了：对于跨语言信息检索问题该如何解决呢？接下来让我们揭开它的面纱。

在说跨语言信息检索之前，我们先回顾一下经典信息检索是怎样做的，如图1所示：首先，对于用户的query，我们要对它进行特征提取，使之变成一个特征向量，用于匹配文档。其次，对于已经抓取的文档，我们也对它进行特征提取，并给予这些特征一些权重，来表示它们的重要程度。再次，我们对query的特征和文档的特征进行相似度计算，来判断哪些文档跟query相关，哪些不相关。信息检索最常用的相似度计算方法是求cosine，其它还可以从语义主题的角度去描述相似性，这个就不详细介绍了。有了相似度，我们可以根据相似度对文档进行排序，并将最相关的一些作为检索结果。对于检索结果，用户可能会提供一些反馈，比如用户的点击。这些反馈可以告诉我们，在搜索结果里面哪些是用户需要的。这些信息可以用来衡量检索的效果，来对检索模型进一步提升。

在信息检索的流程中，我们可以看出跨语言检索的难点：当query的语言和文档的语言不同时，query和文档的特征空间是不同的。中文的特征集合（某个中文词语出现与否）与英文的特征集合（某个英文词语出现与否）的交集极少，这导致原有的相似度计算方式在跨语言时失效了。

那么这个问题怎么解决呢？

对于跨语言，我们自然而然想到的一种方式就是：翻译。我们可以通过翻译的方式把一个语言的词语映射到另一语言上，从而让query和文档处于同一个特征空间中，然后再利用单语下的检索模型进行检索和排序，这样就可以实现跨语言检索了。

Query翻译——把query翻译到文档的语言下，然后用这些翻译后的query在文档中进行检索。对于query中的词语，我们可以选择若干可能的翻译，用于扩大召回。这可以看作是一种query扩展。

文档翻译——把文档翻译到query的语言下，然后用原有query对翻译的文档进行检索。文档的翻译一般是在线下进行的。一篇源语言的文档通过自动的翻译（如机器翻译）变换成一篇目标语言下的文档。

这两种方式都是可以达到跨语言检索目的的，我们在实践中应该采用哪种方式呢？下面我们分析一下这两种方式的优劣：

从上述优劣比较中我们可以看出，文档翻译虽然可能提供更准确的翻译，但它需要更多的线下处理时间，需要更多的存储空间，实用性较差。鉴于此，无论是学术界还是工业界，一般采用的都是Query翻译的方式。

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