Abstrakt. Detta dokument presenterar en maskininlärning metod för studien av translationese. Målet är att träna ett datorsystem för att skilja mellan översatt och icke-översatt text, för att bestämma de karakteristiska egenskaper som påverkar klassificeringarna. Flera algoritmer når upp till 97.62% framgång på en teknisk datauppsättning. Dessutom rapporterar SVM-klassificeringssystemet konsekvent en statistiskt signifikant förbättrad noggrannhet när inlärningssystemet drar nytta av att förenklingsfunktioner läggs till det grundläggande översättningsklassificeringssystemet. Dessa slutsatser kan därför betraktas som ett argument för att förenklingen är universell.
REF tåg och testa deras system på en översatt och icke-översatt spanska tekniska och medicinska dataset.
Identification of translationese: a machine learning approach
{'venue': 'CICLing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}