基于双语翻译的个性化搜索引擎的研究与设计的开题报告.docx

基于双语翻译的个性化搜索引擎的研究与设计的开题报告 一、选题背景及意义： 随着全球化的发展，跨语言信息交流变得越来越频繁，人们面临着大量的双语信息，例如英汉双语界面、双语新闻、双语网站等。然而，当用户在浏览这些双语信息时，往往面临诸多问题，比如语言的不熟悉、双语信息的内容及语种的选择等等。 为解决这些问题，研究基于双语翻译的个性化搜索引擎具有重要意义。该搜索引擎利用自然语言处理技术，将用户的查询区分成两种语言，通过双语翻译技术将用户查询的词汇按照用户需要翻译成目标语言，同时考虑用户个性化需求，优化搜索结果。 二、研究内容： 本文拟研究基于双语翻译的个性化搜索引擎的设计与实现。主要内容包括以下三个方面： （1）双语翻译模块的设计与实现：该模块将用户的查询分为两个语言，通过机器翻译技术翻译用户查询的内容。 （2）用户画像的构建：该模块将用户的历史搜索记录、兴趣、地域、年龄等信息进行综合分析，形成用户的画像。 （3）搜索结果的优化算法：该模块将用户画像和语义相关度结合起来，针对用户的查询进行相关性排序和分类推荐。 三、研究方法： 本文将以机器学习方法为主要研究手段，结合数据挖掘等技术，建立双语翻译模型、用户画像模型和优化算法模型，进而实现个性化搜索引擎。 四、研究计划： 2019年6月-2019年9月：选题、文献调研和问题分析。 2019年10月-2020年1月：设计双语翻译模块，建立机器学习模型并实现模型。 2020年2月-2020年4月：构建用户画像模块。 2020年5月-2020年7月：研究搜索结果优化算法。 2020年8月-2021年1月：编写论文和毕业设计。 五、预期成果： （1）研究出基于双语翻译的个性化搜索引擎的算法和模型。 （2）实现一个双语翻译的个性化搜索引擎工具，可以应用于实际信息查询。 （3）通过本研究提高信息查询的效率和准确性，帮助用户更好地了解和使用跨语言信息。