The Use of Approximate String Matching Techniques in the Alignment of Sentences in Parallel Corpora Abstract
Notice bibliographique
Résumé
Parallel corpora such as the Canadian Hansard corpus and the International Telecommunications Union (ITU) corpus each provide the same text in two or more languages, and have been aptly described as the "Rosetta Stone " of modern corpus linguistics [1]. Their use within MT is burgeoning, permeating all levels of the discipline, and even being used as the basis of full-blown statistically based MT systems. This paper will concern itself with the task of automatic bilingual lexicon construction, which is one of the major goals of the CRATER project (“Corpus Resources and Terminology Extraction”, funded under the MLAP initiative of the CEC, grant number MLAP-93/20). The approach to bilingual lexicon alignment taken here entails the alignment of corpora, and then a detailed search through the corpus for lexical cognates. Consequently the paper will begin with a brief discussion of the alignment procedures used on the project to date, and move to a discussion of various similarity metrics used to evaluate lexical similarity. 1 Introduction: Language independent and language-pair specific approaches to alignment Parallel Corpora provide an ideal test-bed for many tasks, such as translation tuition and the production of probabilistic dictionaries. To be of use, however, they must first be aligned, so that it is known which segments in one corpus correspond with which segments in the other. Current
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».