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Measurement of $W^{\pm}$-boson and $Z$-boson production cross-sections in $pp$ collisions at $\sqrt{s}=2.76$ TeV with the ATLAS detector
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Petrology and geochemistry of alkaline lava series, Kilimanjaro, Tanzania: New constraints on petrogenetic processes
In: Volcanism and Evolution of the African Lithosphere ; https://hal-insu.archives-ouvertes.fr/insu-00628380 ; Volcanism and Evolution of the African Lithosphere, The Geological Society of America, pp.127-158, 2011, Geological Society of America Special Paper 478, ⟨10.1130/2011.2478(07)⟩ (2011)
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Multilingual document clusters discovery. RIAO’2004
In: http://www-list.cea.fr/gb/publications/docs/si/ingenierie_connaissance/gb/riao_2004_mathieu.pdf (2004)
Abstract: Cross Language Information Retrieval community has brought up search engines over multilingual corpora, and multilingual text categorization systems. In this paper, we focus on the multilingual clusters discovery problem, which aim is to extract topic-related multilingual document clusters from a multilingual document collection in an unsupervised way. Our approach is based on a linguistic analysis of the documents that allows to identify relevant features for a vector representation of the documents, each language being associated with a different vector space. We propose a cross-lingual similarity measure for the documents, using bilingual dictionaries. A Shared Nearest Neighbor clustering algorithm is then used to build the clusters. We present an evaluation framework for this task, analyze and discuss the results we obtained and propose directions for future works. Résumé En recherche d’information multilingue, beaucoup de travaux ont été menés sur les moteurs de recherche et sur les systèmes de catégorisation automatique de texte. Dans cet article, nous abordons le problème de découverte automatique de classes de documents dans une collection multilingue. Le but est d’extraire des documents de langues différentes traitant d’un même sujet. Notre approche se fonde sur une analyse linguistique des documents permettant d'obtenir une représentation vectorielle des documents, chaque langue étant représentée dans un espace vectoriel différent. Nous proposons une mesure de similarité cross-lingue sur ces documents, utilisant des dictionnaires bilingues. Un algorithme de classification du type ‘plus proches voisins ’ est alors utilisé pour construire les classes. Nous présentons également une méthode d’évaluation ainsi que les résultats obtenus. Ces résultats seront discutés et nous envisagerons plusieurs axes d’amélioration du système. 1.
URL: http://www-list.cea.fr/gb/publications/docs/si/ingenierie_connaissance/gb/riao_2004_mathieu.pdf
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.109.7312
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Multilingual Document Clusters Discovery
In: http://www.riao.org/Proceedings-2004/papers/0090.pdf (2004)
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