Vi beskriver det system som byggts av National Research Council Canada för den gemensamma uppgiften "Diskriminering mellan liknande språk" (DSL). Vårt system använder olika statistiska klassificeringar och gör förutsägelser baserade på en tvåstegsprocess: vi förutspår först språkgruppen, sedan diskriminerar vi mellan språk eller varianter inom gruppen. Språkgrupper förutspås med hjälp av en generativ klassificerare med 99.99% noggrannhet på de fem målgrupperna. Inom varje grupp (utom engelska) använder vi en röstkombination av diskriminativa klassiatorer tränade på en mängd olika funktionsytor, med en genomsnittlig noggrannhet på 95,71%, med noggrannhet per grupp mellan 90,95% och 100% beroende på grupp. Detta tillvägagångssätt visar sig nå de bästa resultaten bland alla system som omfattas av de öppna och slutna uppgifterna.
Båda systemen använde en klassifikation på två lager, jämförbar med REF: Det första skiktet identifierade språkgruppen, det andra skiktet utbildade flera klassiatorer för att identifiera språkvarianter inom grupperna.
The NRC System for Discriminating Similar Languages
{'venue': 'VarDial@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}