Abstract Cross-language plagiat detektion handlar om automatisk identifiering och extraktion av plagiat i en flerspråkig miljö. I denna inställning ges ett misstänkt dokument, och uppgiften är att hämta alla avsnitt från dokumentet som kommer från en stor, flerspråkig dokumentsamling. Våra bidrag på detta område är följande: (i) En omfattande hämtningsprocess för detektering av plagiat på flera språk införs, som belyser skillnaderna i enspråkig plagiatdetektering, (ii) toppmoderna lösningar för två viktiga deluppgifter granskas, (iii) hämtningsmodeller för bedömning av språköverskridande likhet undersöks, och (iv) de tre modellerna CL-CNG, CL-ESA och CL-ASA jämförs. Vår utvärdering är realistisk: den bygger på 120 000 testdokument som väljs ut från JRC-Acquis och Wikipedia, så att för varje testdokument finns mycket likartade dokument tillgängliga på alla de sex språken engelska, tyska, spanska, franska, nederländska och polska. Modellerna används i en serie rankinguppgifter, och mer än 100 miljoner likheter beräknas med varje modell. Resultaten av vår utvärdering visar att CL-CNG, trots dess enkla tillvägagångssätt, är det bästa valet att rangordna och jämföra texter över olika språk om de är syntaktiskt relaterade. CL-ESA matchar nästan CL-CNG:s prestanda, men på godtyckliga språkpar. CL-ASA fungerar bäst på "exakta" översättningar men generaliserar inte bra.
REF beskriver stegen i CLPD-processen, tillhandahåller några strategier för heuristisk hämtning och utvärderar prestandan hos tre modeller för den detaljerade analysen.
Cross-language plagiarism detection
{'venue': None, 'journal': 'Language Resources and Evaluation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}