Topic modeller är ett användbart verktyg för att analysera stora textsamlingar, men har tidigare tillämpats i endast enspråkiga, eller som mest tvåspråkiga, sammanhang. Samtidigt är massiva samlingar av länkade dokument på dussintals språk, till exempel Wikipedia, nu allmänt tillgängliga och kräver verktyg som kan karakterisera innehåll på många språk. Vi introducerar en flerspråkig ämnesmodell som upptäcker ämnen i linje med flera språk. Vi utforskar modellens egenskaper med hjälp av två stora corpora, var och en med över tio olika språk, och demonstrerar dess användbarhet för att stödja maskinöversättning och spårning ämne trender över språk.
Flerspråkiga ämnesmodeller REF är flerspråkiga versioner av LDA.
Polylingual Topic Models
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}