[论文解读] Language Identification With Confidence Limits

David Elworthy|ArXiv.org|Jul 7, 1999

Authorship Attribution and Profiling参考文献 2被引用 8

一句话总结

本文提出了一种统计语言识别系统，通过计算置信区间来判断何时存在足够的证据以实现可靠的分类，从而减少在模糊或噪声输入中的错误。通过动态评估置信度，该方法避免了在相似语言类别上过早做出决定，并展示了其在文体识别中的适用性，能够实现对分类可靠性的自我评估。

ABSTRACT

A statistical classification algorithm and its application to language identification from noisy input are described. The main innovation is to compute confidence limits on the classification, so that the algorithm terminates when enough evidence to make a clear decision has been made, and so avoiding problems with categories that have similar characteristics. A second application, to genre identification, is briefly examined. The results show that some of the problems of other language identification techniques can be avoided, and illustrate a more important point: that a statistical language process can be used to provide feedback about its own success rate.

研究动机与目标

• 解决在噪声或模糊文本输入中语言识别不可靠的挑战。
• 减少具有相似特征的语言之间的误分类错误。
• 开发一种判断何时存在足够证据以做出自信决策的方法。
• 使系统能够通过置信度估计自我评估其成功率。
• 将该方法扩展至文体识别作为次要应用。

提出的方法

• 该系统使用基于n-gram频率特征的统计分类算法。
• 通过二项分布的正态近似，计算分类概率周围的置信区间。
• 当最高语言的置信区间排除所有其他语言时，算法终止，表明已做出可靠决策。
• 该方法动态评估证据积累过程，避免在模糊输入上过早分类。
• 该方法对语言识别和文体识别任务均采用相同的基于置信度的停止准则。
• 通过测量置信区间的宽度，将分类可靠性反馈整合到方法中。

实验结果

研究问题

• RQ1 置信区间能否用于判断语言识别决策在统计上是否可靠？
• RQ2 基于置信度的终止机制如何提升在模糊或噪声文本上的性能？
• RQ3 该方法在多大程度上可减少具有相似特征语言的误分类？
• RQ4 相同的置信机制能否有效应用于文体识别？
• RQ5 系统能否通过置信度估计实现对其自身可靠性的自我评估？

主要发现

• 置信区间方法成功减少了在模糊语言对上的误分类，通过延迟决策直至收集到足够证据。
• 通过避免过早分类，该系统在噪声文本输入中实现了更高的可靠性。
• 该方法在文体识别中表现出可行性，显示出超越语言识别的更广泛应用潜力。
• 该算法通过量化其自身决策的置信度，提供了对性能的自我评估。
• 结果表明，基于置信度的终止机制相比固定阈值或贪婪分类方法具有更高的鲁棒性。
• 该方法通过要求更强证据才做出决策，有效处理了具有相似特征的语言。