Tvärspråkig textkategorisering är uppgiften att tilldela semantiska klasser till dokument skrivna på ett målspråk (t.ex. Engelska) medan systemet utbildas med hjälp av märkta dokument på ett källspråk (t.ex. Italiensk). I detta arbete presenterar vi många lösningar beroende på tillgängligheten av tvåspråkiga resurser, och vi visar att det är möjligt att ta itu med problemet även när det inte finns några sådana resurser tillgängliga. Kärntekniken bygger på det automatiska förvärvet av flerspråkiga domänmodeller från jämförbara corpora. Experiment visar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt, vilket ger en billig lösning för uppgiften Cross Language Text Categorization. Särskilt när tvåspråkiga ordböcker finns tillgängliga prestanda kategoriseringen kommer nära enspråkig text kategorisering.
I REF visar de för särskilda uppgifter att deras tillvägagångssätt kan uppnå en prestanda som ligger nära enspråkig textklassificering.
Exploiting Comparable Corpora And Bilingual Dictionaries For Cross-Language Text Categorization
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}