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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.5 No.1
- 발행연도
- 2007.2
- 수록면
- 99 - 103 (5page)
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Translation equivalence is very important for bilingual lexicography, machine translation system and cross-lingual information retrieval. Extraction of equivalences from bilingual sentence pairs belongs to data mining problem. In this paper, discriminative learning methods are employed to filter translation equivalences. Discriminative features including translation literality, phrase alignment probability, and phrase length ratio are used to evaluate equivalences. 1000 equivalences randomly selected are filtered and then evaluated. Experimental results indicate that its precision is 87.8% and recall is 89.8% for support vector machine.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. EXTRACTION OF TRANSLATION EQUIVALENCES
3. EVALUATION OF TRANSLATION EQUIVALENCES
4. DISCRIMINATIVE LEARNING
5. EXPERIMENT
6. CONCLUSIONS
REFERENCES
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