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经讨论，专家组评价该成果为跨语言信息检索，具体涉及一种基于概念图的跨语言信息检索方法，由于传统的搜索方案如Sentence2Vec、Doc2vec等传统的检索方法往往通过浅层的文本特征信息进行相似度评价，即使利用语义进行相似度对比，也往往仅仅体现在词层面，对于全局语音特征的利用不够充分。本方法的技术优势在于跨语言相似度评估框架CG-CLIR的方法，能够跨越语言障碍，在不经过翻译的情况下，实现了语义检索的效果。 该方法适用于各个行业和领域，特别是搜索引擎、大数据分析和知识图谱等领域。在搜索引擎领域，该方法可以提供跨语言的语义搜索服务，改善用户的搜索体验。在大数据分析领域，该方法可以帮助分析师跨越语言障碍，获取到全球范围内的相关数据。在知识图谱领域，该方法可以实现语义链接和知识检索，提升知识图谱的可用性和价值。 专家建议：一是寻求合作：与搜索引擎提供商、语义分析公司等建立合作关系，共同推动该技术的应用和推广。通过合作共建，可以获得更多资源和支持，提高市场竞争力；二是寻求投资：寻找投资机构或风险投资者，向其展示该技术的市场价值和商业潜力。获得资金支持可以加速技术的落地和推广；三是加强研发：持续改进和优化该技术，提高概念图的准确嵌入表示和匹配算法。同时，加强对不同领域和语言的适应性研究，提高技术的可靠性和通用性。