Abstrakt. I detta dokument presenteras en ny språkoberoende kontextbaserad meningsjusteringsteknik som ges parallellkorpora. Vi kan se problemet med att anpassa meningar som att hitta översättningar av meningar som valts från olika källor. Till skillnad från nuvarande metoder som bygger på fördefinierade funktioner och modeller, använder vår algoritm funktioner som härrör från de fördelningsegenskaper meningar och inte använder någon språkberoende kunskap. Vi använder oss av sammanhanget för meningar och introducerar begreppet zifiska ordvektorer som effektivt modellerar fördelningsegenskaperna hos en viss mening. Vi accepterar att sammanhanget är den ram inom vilken resonemanget om straffanpassning görs. Vi undersöker alternativ för lokala kontextmodeller och visar att vår kontextbaserade meningsjusteringsalgoritm fungerar bättre än framträdande meningsanpassningstekniker. Vårt system väljer dynamiskt det lokala sammanhanget för ett par meningar som maximerar korrelationen. Vi utvärderar vårt systems prestanda baserat på två olika mått: exakthet i straffjusteringen och täckning av straffjusteringen. Vi jämför vårt systems prestanda med vanliga meningsjusteringssystem och visar att vårt system utför 1.1951 till 1.5404 gånger bättre för att minska felfrekvensen i justeringsnoggrannheten och täckningen.
I vårt tidigare arbete REF undersökte vi alternativ till lokala kontextmodeller för straffanpassning.
Local context selection for aligning sentences in parallel corpora
{'venue': 'In: Proceedings of the 6th International and Interdisciplinary Conference on Modeling and Using Context (CONTEXT 2007), LNAI. Volume 4635', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}