I ett flerspråkigt scenario kan det klassiska enspråkiga problemet med kategorisering av text omformuleras som en TC-uppgift, där vi måste hantera två eller flera språk (t.ex. Engelska och italienska). I denna inställning tränas systemet med hjälp av märkta exempel på ett källspråk (t.ex. Engelska), och den klassificerar dokument på ett annat målspråk (t.ex. Italiensk). I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att lösa problemet med textkategorisering över flera språk baserat på att skaffa flerspråkiga domänmodeller från jämförbara corpora på ett helt oövervakat sätt och utan att använda någon extern kunskapskälla (t.ex. Tvåspråkiga ordböcker). Dessa flerspråkiga domänmodeller utnyttjas för att definiera en generell likhetsfunktion (dvs. en kärnfunktion) bland dokument på olika språk, som används inom en klassificeringsram för Support Vector Machines. Resultaten visar att vår strategi är en genomförbar och billig lösning som till stor del överträffar en baslinje.
REF kringgår beroendet av en parallell corpus genom att använda så kallade flerspråkiga domänmodeller, som kan förvärvas från jämförbara corpora på ett oövervakat sätt.
Cross Language Text Categorization By Acquiring Multilingual Domain Models From Comparable Corpora
{'venue': 'Workshop On Building And Using Parallel Texts', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}