Många befintliga metoder för tvåspråkig lexicon inlärning från jämförbara corpora bygger på likheter i sammanhang vektorer. Dessa metoder lider av bullriga vektorer som i hög grad påverkar deras noggrannhet. Vi introducerar en metod för att filtrera detta buller som möjliggör mycket exakt inlärning av tvåspråkiga lexikon. Vår metod bygger på begreppet in-domäntermer som kan ses som de viktigaste sammanhangsmässigt relevanta orden. Vi tillhandahåller en metod för att identifiera sådana termer. Vår utvärdering visar att den föreslagna metoden kan lära sig mycket exakt tvåspråkiga lexikon utan att använda ortografiska funktioner eller ett stort första frölexikon. Dessutom inför vi en metod för att mäta likheten mellan två ord på olika språk utan att kräva någon inledande ordbok.
Precis som REF undviker de att använda en stor inledande tvåspråkig ordbok.
Bilingual lexicon extraction from comparable corpora using in-domain terms
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}