Multiword Expressions (MWES) är en av stötestenarna för mer exakta Natural Language Processing (NLP) system. Särskilt bristen på täckning av MWE i resurser kan påverka utförandet av uppgifter och tillämpningar negativt och kan leda till förlust av informations- eller kommunikationsfel. Detta är särskilt problematiskt inom tekniska områden, där en betydande del av ordförrådet består av MWE. I detta dokument undersöks användningen av en statistiskt styrd anpassningsbaserad metod för identifiering av MWE i teknisk corpora. Vi tittar på användningen av flera datakällor, inklusive parallell corpora, med hjälp av engelska och portugisiska data från en corpus av pediatriker, och undersöker hur ett andra språk kan ge relevanta signaler för dessa uppgifter. Vi rapporterar resultat som erhållits genom en kombination av statistiska mått och språklig information, och jämför dessa med de som rapporterats i litteraturen. En sådan strategi för (halv-)automatisk identifiering av MWE kan avsevärt påskynda det lexikografiska arbetet, vilket ger en mer målinriktad förteckning över MWE-kandidater.
Caseli m.fl. REF använder anpassningsbaserade tekniker för att extrahera flerordsuttryck från parallell corpora inom barndomänen.
Statistically-Driven Alignment-Based Multiword Expression Identification for Technical Domains
{'venue': 'Proceedings of the Workshop on Multiword Expressions: Identification, Interpretation, Disambiguation and Applications (MWE 2009)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}