Sannolikheten för enspråkig översättning har nyligen införts i hämtningsmodeller för att lösa problemet med lexikal klyfta. De kan erhållas genom att utbilda statistiska översättningsmodeller på parallellen enspråkig corpora, såsom frågesvar par, där svar fungerar som "källa" språk och frågor som "mål" språk. I detta dokument föreslår vi att man som en parallell uppsättning av utbildningsdata använder de definitioner och glossar som olika lexiska semantiska resurser tillhandahåller för samma term. Vi jämför enspråkiga översättningsmodeller byggda av lexiska semantiska resurser med två andra typer av datauppsättningar: manuellt taggade frågereformer och frågesvarspar. Vi visar också att de enspråkiga översättningsannolikheter som erhålls (i) är jämförbara med traditionella semantiska relaterade åtgärder och (ii) avsevärt förbättra resultaten jämfört med frågesannolikheten och vektor-rymd-modellen för svarssökning.
I REF föreslås att de definitioner och gloss som olika lexiska semantiska resurser tillhandahåller för samma term ska användas som parallella utbildningsdata.
Combining Lexical Semantic Resources with Question & Answer Archives for Translation-Based Answer Finding
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}