Vi presenterar idén om att uppskatta semantiskt avstånd i ett, möjligen resursfattigt, språk med hjälp av en kunskapskälla på ett annat, möjligen resursrikt, språk. Vi gör det genom att skapa tvärspråkiga fördelningsprofiler av begrepp, med hjälp av en tvåspråkig lexikon och en bootstrappa algoritm, men utan användning av någon sense-annotated data eller ord-aligned corpora. De tvärspråkiga måtten på semantiskt avstånd utvärderas på två uppgifter: 1) uppskatta semantiskt avstånd mellan ord och rangordna ordet par enligt semantiskt avstånd, och 2) lösa Readers Digest 'Word Power' problem. I uppgift (1) är tvärspråkiga åtgärder överlägsna konventionella enspråkiga åtgärder baserade på ett ordnät. I uppgift (2) kan flerspråkiga åtgärder lösa fler problem på ett korrekt sätt, och trots att poäng påverkas av många besläktade svar är deras totala prestanda återigen bättre än de bästa enspråkiga åtgärderna.
I andra arbeten om semantiskt avstånd mellan ord och begrepp betonas fördelarna med flerspråkighet framför enspråkig behandling.
Cross-Lingual Distributional Profiles of Concepts for Measuring Semantic Distance
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}