Abstrakt. Ämnesmodeller har studerats i stor utsträckning i samband med enspråkig korpora. Även om det finns några försök att bryta aktuell struktur från cross-lingual corpora, de kräver ledtrådar om dokument anpassningar. I detta dokument presenterar vi en generativ modell kallad JointLDA som använder en tvåspråkig ordbok för att bryta flerspråkiga ämnen från en ojämlik corpus. Experiment som utförs på olika datamängder bekräftar vår gissning att gemensam modellering av den flerspråkiga corporan erbjuder flera fördelar jämfört med individuella enspråkiga modeller. Eftersom JointLDA-modellen slår samman relaterade ämnen på olika språk till ett enda flerspråkigt ämne: a) det kan passa data med relativt färre ämnen. b) Den har möjlighet att förutsäga relaterade ord från ett annat språk än det i det givna dokumentet. I själva verket har det bättre prediktiv kraft jämfört med påse-of-word-baserad översättning modell lämnar möjligheten för JointLDA att föredra framför påse-of-word modell för Cross-Lingual IR-tillämpningar. Vi fann också att de enspråkiga modellerna lärde sig samtidigt som man optimerade den tvärspråkiga coporan är effektivare än motsvarande LDA-modeller.
REF använder en tvåspråkig ordbok, och en jämförbar corpora för att uppskatta en modell som kallas JointLDA.
Extracting multilingual topics from unaligned comparable corpora
{'venue': 'IN ECIR ’10', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}