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Combining clues for lexical level aligning using the Null hypothesis approach

机译:使用空假设方法组合词汇水平对齐的线索

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摘要

Various informations can be used to align parallel texts at word level: co-occurrence frequencies, position difference, part-of-speech, graphic resemblance, etc. This paper proposes a simple method to combine these clues in an efficient way. The association score is computed from the probabilities of pairing two units under Null hypothesis, assuming that the association is fortuitous. This approach has been applied to a literary English-French parallel text with good results.
机译:各种信息可用于在单词级别对齐平行文本:共现频率,位置差异,词性,图形相似性等。本文提出了一种有效方法将这些线索组合在一起的简单方法。假设关联是偶然的,则根据空假设下两个单元配对的概率计算关联得分。该方法已应用于英语-法语文学平行文本,效果良好。

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