1樓：網友
自然語言處理在資訊檢索。
許多自然語言處理（自由黨）技術已被用於資訊檢索。
結果並不令人鼓舞。簡單的方法（ stopwording ，波特式的產生，等）通常是顯著提高，而更高階別的處理（塊，剖析，詞義消歧等） ，只有產量非常小的改進，甚至。
減少準確性。與此同時，更高層次的方法，提高處理和。
儲存成本顯著。這使它們很難使用的大量藏書。我們審查。
自然語言處理技術和得出的結論是， （一）的nlp需要在優化的紅外。
為了有效和（ b ）文獻檢索不是乙個理想的應用自然語言處理，至少。
鑑於目前國家最先進的自然語言處理。其他紅外有關的任務，例如，答疑。
和資訊提取，似乎更適合。
1簡介 許多自然語言處理（自由黨）技術，包括產生， partof -
詞性標註，複合承認，日，複利，塊，文字。
消歧等，已被用於資訊檢索（ ir ）的。
紅外光譜的核心任務，我們正在調查這是文獻檢索。其他幾個紅外。
任務使用非常類似的技術，例如文件聚類，過濾，新的事件。
檢測，檢測和鏈結，他們可以自由黨合併的方式相似。
檔案檢索。自由黨和紅外光譜有很大的不同領域的研究，和最近的主要會議。
只有為數不多的**調查使用自然語言處理技術。
資訊檢索。這三次會議表1中列舉了411**全文。
在總。只有6人（ ％明確處理的nlp的檢索。百分比。
略高於會議的乙個主要焦點的紅外（ sigir ， ecir ：
相比，會議的主要集中在自然語言處理（的acl ： 在大多數情況下，研究人員工作的組成部分使用現有的nlp （ stemmers ， taggers ， 適用於。
它們的紅外光譜資料集和查詢，然後使用標準的紅外技術。這個。
外出盒使用nlp的組成部分，不是針對紅外可能。
原因之一自然語言處理技術是唯一比較成功相比。
向國家最先進的非nlp的檢索技術。
溫和的成功違背直覺的nlp應有助於紅外，其中。
共用了大量的研究人員。本文的研究。
結合這兩個領域，並試圖找出原因，為什麼沒有的nlp
帶來了突破，紅外。
2樓：網友
不知道你又沒有郵箱··有的話寫個··
我給你發過來··
誰翻譯下這篇文章，誰能幫我翻譯一下這篇文章
紐約是一個 bai大型的美國城市有 du它的一些警員在zhi馬回。設在dao紐約，警專方已在170匹馬的某些部分屬城市。馬都非常昂貴，飼料，但它是更昂貴的照顧他們。因為馬匹必須走在街上，他們需要特別horseshoes 事實上，他們需要更多的超過8000人每年。每個警馬，在紐約得到新鞋，每一個月。這...
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