Problemet med att upptäcka falska översättningar i bisegmenten av översättningsminnen kan ses som en klassificeringsuppgift. Vi testar noggrannheten hos olika maskininlärningsalgoritmer för att hitta segment som inte är sanna översättningar. Vi visar att Church-Gale poäng i två stora bisegment set extraherade från MyMemory kan användas för att hitta positiva och negativa träningsexempel för maskininlärning algoritmer. Prestandan av de vinnande klassificeringsalgoritmerna, även om den är hög, är ännu inte tillräcklig för automatisk rengöring av översättningsminnen.
I REF var vi de första som tränade en uppsättning övervakade klassificeringar för att upptäcka falska översättningar i översättningsminnen.
Spotting false translation segments in translation memories
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}