Abstrakt. I denna forskning strävar vi efter att hitta och jämföra flerspråkiga artiklar om ett specifikt ämne. Vi behöver därför en åtgärd för att jämföra artiklar. Denna åtgärd kan baseras på tvåspråkig ordbok eller på numeriska metoder som Latent Semantic Indexing (LSI). I den här artikeln använder vi LSI på två sätt för att hämta arabiska-engelska jämförbara artiklar. Den första är enspråkig: den engelska artikeln översätts till arabiska och sedan kartläggs i LSI Arabisk utrymme; den andra är tvärspråkig: Arabiska och engelska dokument är kartlagda i LSI Arabisk-Engelska utrymme. Sedan jämför vi LSI-metoder med den ordboksbaserade metoden på flera engelsk-arabiska parallella och jämförbara corpora. Resultaten visar att resultatet av den flerspråkiga LSI-metoden är konkurrenskraftigt till enspråkigt tillvägagångssätt, eller ännu bättre för vissa corpora. Dessutom närmar sig båda LSI mer än ett lexikon.
I likhet med det arbete som presenteras i detta dokument använder REF LSI för identifiering av parallell och jämförbar korpora.
Cross-Lingual Semantic Similarity Measure for Comparable Articles
{'venue': 'PolTAL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}