Ett ämne modell utdata en uppsättning multinomiska fördelningar över ord för varje ämne. I detta dokument undersöker vi värdet av tvåspråkiga ämnesmodeller, dvs. en tvåspråkig Latent Dirichlet Tilldelningsmodell för att hitta översättningar av termer i jämförbara corpora utan att använda några språkliga resurser. Experiment på ett dokumentanpassat engelsk-italienskt Wikipedia corpus bekräftar att de utvecklade metoderna som endast använder kunskap från ord-topic distributioner överträffar metoder baserade på likhetsåtgärder i det ursprungliga ord-dokument utrymmet. De bästa resultaten, som erhållits genom att kombinera kunskap från wordtopic-fördelningar med likhetsmått i det ursprungliga utrymmet, redovisas också.
REF undersöker algoritmen av tvåspråkiga ämnesmodeller, som finner översättningar av termer i jämförbara corpora genom att använda kunskap från ord-topic distributioner.
Identifying Word Translations from Comparable Corpora Using Latent Topic Models
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}