Vi presenterar en ny metod för att upptäcka och modellera förhållandet mellan informella kinesiska uttryck (inklusive colloquialism och omedelbar messaging slang) och deras formella motsvarigheter. Särskilt föreslog vi ett bootstrappningsförfarande för att identifiera en lista över kandidatinformella fraser i webbkorpora. Med en informell fras, vi hämtar kontextuella instanser från webben med hjälp av en sökmotor, generera hypoteser av formella motsvarigheter via denna data, och ranka hypoteser med hjälp av en villkorlig log-lineär modell. I den log-lineära modellen införlivar vi som funktionsfunktioner både regelbaserade intuitioner och data co-occurrection fenomen (antingen som en explicit eller indirekt definition, eller genom formella/informella användningar som sker i fri variation i en diskurs). Vi testar vårt system på manuellt insamlade testexempel, och finner att den (formell-informella) relationsfyndighets- och extraktionsprocessen med vår metod uppnår en genomsnittlig 1-bästa precision på 62%. Med tanke på allestädes närvarande informella konversationsstil på internet, har detta arbete tydliga tillämpningar för text normalisering i text-behandlingssystem inklusive maskinöversättning strävar efter bred täckning.
REF tar itu med problemet med att identifiera informella/formella kinesiska ordpar genom att generera kandidater från Baidu sökmotor och rankning med hjälp av en villkorlig log-lineär modell.
Mining and Modeling Relations between Formal and Informal Chinese Phrases from Web Corpora
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}