Att använda jämförbar korpora för att hitta nya ordöversättningar är en lovande metod för att utöka tvåspråkiga ordböcker (semi-) automatiskt. Grundtanken bygger på antagandet att liknande ord har liknande sammanhang över olika språk. Sammanhanget av ett ord sammanfattas ofta genom att använda påsen-of-words i meningen, eller genom att använda de ord som är i en viss beroendeställning, t.ex. Föregångare och efterträdare. Dessa olika sammanhangspositioner kombineras sedan till en kontextvektor och jämförs mellan olika språk. Tidigare forskning gör dock (implicit) antagandet att dessa olika kontextpositioner bör vägas lika viktigt. Dessutom jämförs endast samma kontextpositioner med varandra, till exempel jämförs den efterföljande positionen på spanska med den efterföljande positionen på engelska. Detta är dock inte alltid lämpligt för språk som japanska och engelska. För att övervinna dessa begränsningar föreslår vi att utföra en linjär omvandling av kontextvektorerna, som definieras av en matris. Vi definierar den optimala omvandlingsmatrisen med hjälp av en Bayesian probabilistic modell, och visar att det är möjligt att hitta en ungefärlig lösning med hjälp av Markov kedja Monte Carlo metoder. Våra experiment visar att vår föreslagna metod ständigt förbättrar översättningsnoggrannheten.
Ref föreslår att utföra en linjär omvandling av sammanhanget vektorer, det nya ordet översättningar finns i sammanhang likhet.
Learning the Optimal Use of Dependency-parsing Information for Finding Translations with Comparable Corpora
{'venue': 'Proceedings of the 4th Workshop on Building and Using Comparable Corpora: Comparable Corpora and the Web', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}