Ett teckenbaserat mått på likhet är en viktig komponent i många naturliga språkbehandlingssystem, inklusive metoder för translitterering, coreferens, ordjustering, stavningskorrigering och identifiering av kognater i relaterade ordförråd. Vi föreslår en anpassningsbaserad discriminativ ram för stränglikviditet. Vi samlar funktioner från substring par överensstämmer med en karaktär-baserad anpassning av de två strängar. Detta tillvägagångssätt uppnår exceptionell prestanda; på nio separata cognate identifiering experiment med hjälp av sex språkpar, vi mer än fördubbla precisionen av traditionella ortografiska åtgärder som Longest Common Subsequence Ratio och Dice koefficient. Vi visar också på starka förbättringar jämfört med andra discriminativa och heuristiska likhetsfunktioner på senare tid.
I Ref föreslogs en anpassningsbaserad discriminativ ram för stränglikviditet.
Alignment-Based Discriminative String Similarity
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}