Resumen

Un enfoque basado en pivotes para la extracción de léxico bilingüe se basa en la similitud de los vectores de contexto representados por palabras en una lengua pivote como el inglés. En este trabajo, para demostrar la validez y la utilidad del enfoque basado en pivotes, evaluamos el enfoque en compañía de dos métodos diferentes para estimar los vectores de contexto: uno los estima a partir de dos corpus paralelos basados en la asociación de palabras entre las palabras de origen (respectivamente, las palabras de destino) y las palabras pivote y el otro los estima a partir de dos corpus paralelos basados en herramientas de alineación de palabras para la traducción automática estadística. Los resultados empíricos en dos pares de lenguas (por ejemplo, coreano-español y coreano-francés) han demostrado que el enfoque basado en pivotes es muy prometedor para las lenguas con pocos recursos y este enfoque observa su validez y utilidad. Además, en el caso de las palabras de baja frecuencia, nuestro método también tiene un buen rendimiento.

• Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Genetic algorithms Civil engineering Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:enfoque basado en, corpus paralelo, vector de contexto, extracción de léxico bilingüe, herramientas de alineación de palabras, traducción automática estadística, similitud de contexto, baja frecuencia, palabra pivote, resultados empíricos
• Keywords:based approach, parallel corpus, context vector, bilingual lexicon extraction, word alignment tools, statistical machine translation, similarity of context, low frequency, pivot word, empirical results