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J-GLOBAL ID：201802216085182340   整理番号：18A0824612

軽量機械翻訳を用いた多言語意味関連性【JST・京大機械翻訳】

Multilingual Semantic Relatedness Using Lightweight Machine Translation

著者 (4件)： Barzegar Siamak ,  Davis Brian ,  Handschuh Siegfried ,  Freitas Andre
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSC  ページ： 108-114  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分布意味モデルは参照コーパスのサイズと品質に強く依存し,包括的モデルを構築するために必要な共通知識を埋め込む。大規模共通情報を含む高品質テキストは,Wikipediaのような英語に存在するが,他の言語は,分散モデルを構築するための十分なテキストサポートを欠いている可能性がある。本論文では,英語以外の言語に対するより高品質の単語ベクトルを提供するために,軽量(スロッピー)機械翻訳モデルと英語分布意味モデル(DSM)の組合せを用いることを提案した。結果は,軽量MTモデルが言語特異的分布モデルと比較して有意な改善を導入することを示した。さらに,軽量MTは単語対変換のタスクに対してより複雑なMT法よりも優れている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *言語 ,  ベクトル ,  モデル ,  マグネトテルリック法探査 ,  英語 ,  品質 ,  *機械翻訳 ,  単語 ,  コーパス
準シソーラス用語： ウィキペディア ,  テキスト ,  高品質 ,  意味モデル ,  *多言語 ,  *軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 軽量 ,  機械翻訳 ,  多言語 ,  意味 ,  関連性