Abstrakt. Trots den ökade digitaliseringen av data, finns det fortfarande många språk utan tillräcklig korpora för att uppnå giltiga mått av semantisk likhet. Om det kunde visas att manuellt fördelade likhetspoäng från ett språk kan överföras till ett annat språk kan semantiska likhetsvärden användas för språk med färre resurser. Vi testar ett automatiskt ordliknande mått baserat på andra ordningens samtidiga förekomster i Google ngram corpus, för engelska, tyska och franska. Vi visar att poängen manuellt fördelade i Rubensteins och Goodenoughs experiment för 65 engelska ordpar kan överföras direkt till tyska och franska. Vi gör detta genom att utföra mänskliga utvärderingsförsök för franska ordpar (och genom att använda liknande producerade poäng för tyska). Vi visar att korrelationen mellan de automatiskt tilldelade semantiska likhetspoängen och de poäng som tilldelats av mänskliga utvärderare inte är särskilt annorlunda när man använder Rubensteins och Goodenoughs poäng på olika språk, jämfört med de språkspecifika poängen.
Senare visar Ref att likhetsmåtten i hög grad korrelerar mellan olika språk.
Comparison of semantic similarity for different languages using the Google N-gram corpus and second-order co-occurrence measures
{'venue': 'In Canadian Conference on Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}