Vi beskriver en maskininlärning metod, en Random Forest (RF) klassificerare, som används för att automatiskt sammanställa tvåspråkiga ordböcker av tekniska termer från jämförbara corpora. Vi utvärderar RF klassificering mot en populär term anpassningsmetod, nämligen kontext vektorer, och vi rapporterar en förbättring av översättningsnoggrannheten. Som ett program använder vi det automatiskt extraherade lexikonet i kombination med ett utbildat statistiskt maskinöversättningssystem (SMT) för att mer exakt översätta okända termer. Den ordbok extraktionsmetod som beskrivs i detta papper är fritt tillgänglig 1.
På samma sätt använder REF den kontextuella modellen för att sammanställa en tvåspråkig ordbok av tekniska termer från engelsk-spanska jämförbara corpora.
Using a Random Forest Classifier to Compile Bilingual Dictionaries of Technical Terms from Comparable Corpora
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}