[论文解读] Automatic Identification of Document Translations in Large Multilingual Document Collections
本文提出了一种系统，通过将文本表示为多语种同义词典术语的向量并测量语义相似度，自动识别大规模多语言语料库中的文档翻译。该方法在最多820篇文档中检测翻译的精确度超过96%，有效忽略语言特异性差异，同时在不同语言间保持一致的相似度评分。
Texts and their translations are a rich linguistic resource that can be used to train and test statistics-based Machine Translation systems and many other applications. In this paper, we present a working system that can identify translations and other very similar documents among a large number of candidates, by representing the document contents with a vector of thesaurus terms from a multilingual thesaurus, and by then measuring the semantic similarity between the vectors. Tests on different text types have shown that the system can detect translations with over 96% precision in a large search space of 820 documents or more. The system was tuned to ignore language-specific similarities and to give similar documents in a second language the same similarity score as equivalent documents in the same language. The application can also be used to detect cross-lingual document plagiarism.
研究动机与目标
- 解决在大规模多语言文档语料库中高效识别翻译文档的挑战。
- 开发一种方法，无论语言如何，均能检测文档之间的语义相似性，重点关注内容而非语言形式。
- 支持跨语言抄袭检测和多语言新闻关联等应用。
- 确保不同语言中等效文档之间的相似度评分保持一致，避免语言特异性偏差。
- 在大规模搜索空间中有效扩展，同时保持高精确度和高召回率。
提出的方法
- 使用多语种同义词典中的术语向量表示文档内容，以捕捉跨语言的语义含义。
- 使用强调概念等价性而非词汇形式的相似度函数，测量文档向量之间的语义相似度。
- 调整系统以弱化语法和词形变化等语言特异性特征，聚焦于共享语义。
- 利用多语种同义词典将不同语言中的词汇映射到共享的语义概念，实现跨语言比较。
- 应用系统检测语义相似度高的文档对，表明可能存在翻译关系。
- 在多种文本类型上验证性能，以确保在不同领域中的鲁棒性。
实验结果
研究问题
- RQ1基于同义词典的向量表示能否有效识别多语言语料库中的文档翻译？
- RQ2该系统在不同语言中等效文档之间能否保持一致的相似度评分？
- RQ3在包含820篇或更多文档的大规模搜索空间中，检测翻译的精确度能达到何种水平？
- RQ4该系统在多大程度上能将真实翻译与语义相似但非翻译的文档区分开来？
- RQ5该方法能否有效应用于检测跨语言文档抄袭？
主要发现
- 该系统在820篇或更多文档的搜索空间中检测翻译的精确度超过96%。
- 该方法成功消除了语言特异性特征的影响，确保不同语言中的等效文档获得相似的相似度评分。
- 该方法在多种文本类型中表现出稳健性能，表明其具有广泛适用性。
- 该系统已部署于NewsExplorer多语言新闻分析平台，证实其在真实场景中的实用性。
- 使用多语种同义词典可实现有效的跨语言语义比较，且无需并行训练数据。
- 该系统有效支持跨语言抄袭检测和多语言文档链接等应用。
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