[发明专利]基于术语提取的跨语言信息匹配方法

权利要求书

1.一种基于术语提取的跨语言信息匹配方法，其特征是：

步骤1：以句子为单位作为术语提取的基础，通过对文本断句、分词以及过滤停用词的过程提取数据集合；

步骤2：经过中文分词之后得到待过滤的词汇集合；

步骤3：加载停用词文本，从词汇集合中读入一个词汇，将词汇在停用词文本中进行查找，若找到，则过滤掉该字符，否则不过滤；

步骤4：句子为单位进行分词和停用词过滤；

步骤5：若word.natures是名词则保留该名词，若word.nature是形容词，则判断下一个词的词性，若下一个词是名词，则保留该名词；若word.nature是动词，则判断前后两个词，若是名词，则保留该名词；

步骤6：通过步骤3-5的方法对文本集合进行过滤，得到过滤后的文本集List，返回规则过滤后的集合List；

步骤7：假设字符串s的长度L(s)＞1，并且s是某个词的左右词边界，这个字符串s被作为一个完整的词语；

步骤8：假如s是词语w相应的左词边界，将w写成w＝sx，其中x是任意字符串；假如s是词w相应的右词边界，将w写成w＝ys，其中y是任意字符串；假如s同时是词w的左右词边界，那么必然有：(1)s与w相同；(2)w＝sxs这两种情况里面的一种，并且x是任意字符串；

步骤9：根据基于术语规则过滤的结果，得到候选术语集合；

步骤10：计算候选术语集合中词语的左右信息熵，然后根据左右信息熵计算总信息熵，相同词语的信息熵进行相加，对总信息熵进行排序，保留满足左右信息熵H(s)＞IE_min的词语，其中IE_min是自定义的一个数值；

步骤11：对每个词语的得分进行排序，如果词语的得分相同，则依次按照信息熵的大小和反文档频率IDF的大小对集合进行排序；

步骤12：对排序后的集合，取得分大于预定阈值即Score＞Score_min的词进行保留，其中Score_min是人工得到的数值；

步骤13：对Term进行机器翻译得到术语翻译集合Term_Translate；

步骤14：若术语翻译集合Term_Translate是根据字典进行的翻译，将其加入到字典翻译集合Term_entrem中，否则加入中英文对齐后的英文集合Map_Result.put；

步骤15：对字典翻译集合List_EnTerm中的集合求笛卡尔积List_Descartes；

步骤16：遍历笛卡尔积List_Descartes集合中的每一个集合，如果匹配，则Sum＝Sum+Value；然后将这个词语插入到未登陆词相应的数据表内，查找具有最大Sum相应的存储英文序列的集合List_Max；返回英文最终结果Map_Result；

步骤17：用英文搜索引擎Lucene对英文信息文本进行创建倒排索引；

步骤18：根据英文搜索引擎Lucene自带排序方式对文本得分进行计算，并根据得分返回排序结果；

步骤19：搜索引擎一旦接收到关键字信息便开始在资源文本中进行检索；

步骤20：根据检索文本的得分情况，对检出的文本进行排序然后提交给使用者。