Forskning om gränsöverskridande informationssökning (CLIR) har vanligtvis begränsats till inställningar med hjälp av binära relevansbedömningar. I detta dokument presenterar vi utvärderingsresultat för transitiv ordboksbaserad CLIR med hjälp av graderade relevansbedömningar i en bästa match hämtningsmiljö. En textdatabas med tidningsartiklar och en motsvarande uppsättning av 35 sökämnen användes i testerna. Källspråksämnen (på engelska, tyska och svenska) översattes automatiskt till målspråket (finska) via ett mellanspråk (eller pivot). De transitivt översatta frågornas effektivitet jämfördes med de direkt översatta och enspråkiga finska frågorna. Pseudo-relevans feedback (PRF) användes också för att utöka de ursprungliga transitiva målfrågor. CLIR:s resultat utvärderades på tre relevanta tröskelvärden: stränga, regelbundna och liberala. De transitiva översättningarna uppnådde i genomsnitt 85–93 % av det direkta översättningsarbetet och 66–72 % av det enspråkiga utförandet. Dessutom lyckades PRF höja utförandet av transitiva översättningsvägar som ursprungligen presterade sämre. en motsvarande upphovsman
Specifikt översatte REF automatiskt källspråksförfrågningar till ett målspråk med hjälp av ett mellanliggande (eller pivot) språk och visade att sådana transitiva översättningar kunde uppnå 85–93 % av den direkta översättningsprestandan.
Experiments with transitive dictionary translation and pseudo-relevance feedback using graded relevance assessments
{'venue': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'journal': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}