I detta dokument beskriver vi ett tillvägagångssätt för identifiering av "translates" baserat på enspråkig jämförbar corpora och maskininlärning tekniker för textkategorisering. Papperet rapporterar om experiment där stöd vektor maskiner (SVMs) används för att känna igen översatt text i en corpus av italienska artiklar från det geopolitiska området. En ensemble av SVMs når 86,7% noggrannhet med 89,3% precision och 83,3% minns på denna uppgift. En preliminär analys av de funktioner som används av SVM tyder på att fördelningen av funktionsord och morfosyntaktiska kategorier i allmänhet, och personliga pronomen och adverbs i synnerhet, är bland de signaler som används av SVM för att utföra diskrimineringsuppgiften. Ett uppföljningsförsök visar att den prestanda som SVM:s uppnått ligger långt över den genomsnittliga prestandan för tio mänskliga ämnen, inklusive fem professionella översättare, på samma uppgift. Våra resultat ger solida bevis för den translationese hypotesen, och vår metod verkar ha lovande tillämpningar i översättningsstudier och i kvantitativ stil analys i allmänhet. Implicationer för maskininlärning/textkategorisering är lika viktiga, både för att detta är en ny tillämpning, och särskilt för att vi ger uttryckligt bevis för att en relativt kunskapsfattig maskininlärningsalgoritm kan överträffa människor i en textklassificeringsuppgift.
Till exempel, på en korpus av original (icke-översatt) och översatta texter på italienska, REF anser att funktioner som distribution av funktionsord, personliga pronomen och adverbs är mycket relevanta.
A New Approach to the Study of Translationese : Machine-Learning the Difference between Original and Translated Text
{'venue': None, 'journal': 'Literary and Linguistic Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}