Vid hämtning av information på flera språk är det ofta viktigt att anpassa ord som är likartade på två olika språk. Tidigare forskning visar att det är till hjälp att använda kontextlikhet för att anpassa ord när det inte finns någon ordlista. Vi föreslår en ny metod som väljer en undergrupp av ord (pivot ord) i samband med en fråga och sedan matchar dessa ord över språk. För att upptäcka ordbindningar visar vi att en ny Bayesiansk metod för att uppskatta punktvis ömsesidig information ger förbättrad noggrannhet. I det andra steget görs matchningen på ett nytt sätt som beräknar risken för en oavsiktlig överlappning av pivotord med hjälp av den hypergeometriska fördelningen. Vi implementerade ett brett utbud av tidigare föreslagna metoder. Testing in two conditions, en liten jämförbar corpora par och ett stort men orelaterat corpora par, båda skrivna på olika språk, vi visar att vår strategi konsekvent överträffar de andra systemen.
REF föreslår en ny metod som väljer en undergrupp av ord (pivotord) i samband med en fråga och sedan matchar dessa ord över språk, en ny Bayesian metod för att uppskatta punktvis ömsesidig information används för att upptäcka ordbindningar.
Robust Measurement and Comparison of Context Similarity for Finding Translation Pairs
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}