I detta dokument 1 presenteras en empirisk metod för gruvdrift parallell corpora. Konventionella metoder använder en lättillgänglig samling av jämförbara, icke parallelkorpora för att extrahera parallella meningar. Detta papper försöker den mycket mer utmanande uppgiften att direkt söka efter högkvalitativa mening par från webben. Vi tar itu med problemet genom att formulera en bra sökfråga med hjälp av "Learning to Rank" och genom att filtrera bullriga dokumentpar med IBM Model 1 anpassning. End-to-end-utvärderingen visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt förbättrar den statistiska maskinöversättningens prestanda.
REF föreslår en metod för utvinning av parallella data från webben.
An Empirical Study on Web Mining of Parallel Data
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}