Vi föreslår en helt oövervakad metod för att bryta parallella meningar från kvasijämförbara tvåspråkiga texter som har mycket olika storlekar, och som inkluderar både inom-topic och off-topic dokument. Vi diskuterar och analyserar olika tvåspråkiga corpora med olika jämförbarhetsnivåer. Vi föreslår att även om bättre dokument matchning leder till bättre parallell mening utdrag, bättre mening matchning också leder till bättre dokument matchning. Baserat på detta använder vi flera nivåer bootstrapping för att förbättra anpassningarna mellan dokument, meningar och tvåspråkiga ordpar, iterativt. Vår metod är den första metod som inte bygger på någon övervakad utbildning data, såsom en mening-aligned corpus, eller timlig information, såsom publiceringsdatum för en nyhetsartikel. Det valideras av experimentella resultat som visar en 23% förbättring jämfört med en metod utan flernivå bootstrappning.
I Ref föreslogs en flernivåstrategi för bootstrappning.
Multi-Level Bootstrapping For Extracting Parallel Sentences From A Quasi-Comparable Corpus
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}