Cognate Production using Character-based Machine Translation

Cognates are words in different languages that are associated with each other by language learners. Thus, cognates are important indicators for the prediction of the perceived difficulty of a text. We introduce a method for automatic cognate production using character-based machine translation. We show that our approach is able to learn production patterns from noisy training data and that it works for a wide range of language pairs. It even works across different alphabets, e.g. we obtain good results on the tested language pairs English-Russian, English-Greek, and English-Farsi. Our method performs significantly better than similarity measures used in previous work on cognates.

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Einordnung

Konferenz:
Sixth International Joint Conference on Natural Language Processing, October 14-18, 2013, Nagoya, Japan
Datum der Veröffentlichung:
2013
URN:
urn:nbn:de:hbz:464-20211027-095940-6
DOI:
10.17185/duepublico/72180
Sprache:
Englisch
Ressourcentyp:
Text
Kollektion:
E-Publikationen
Sachgruppen der Deutschen Nationalbibliographie:
004 Informatik
Link URL:
https://aclanthology.org/I13-1000
Einrichtung:
Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaft, Informatik, Sprachtechnologie
Informationen zur Erstveröffentlichung:
Beinborn, L., Zesch, T, Gurevych, I. (2013): Cognate Production using Character-based Machine Translation. In: Proceedings of the Sixth International Joint Conference on Natural Language Processing, pages 883-891. https://aclanthology.org/I13-1000

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