whereas len(“London”)+len(“Londres”

whereas len(“London”)+len(“Londres”) the pair hLondon, Parisi would receive a match score of 0, each of the scores yet to be weighted by


4 Evaluation

4.1 Recall on training and test data

To rank alignment hypotheses, we investigated all uniform linear combinations of the three individual scoring functions. Table 1 shows the results for the training set, and, in the last row, the performance of the best feature combination on the test set. In the first set of experiments on the training set, whose results are shown in the left half of the table, we used the list of known matches in the training data both for seeding cross lingual LSI and evaluation. These numbers give us a sense how well monolingual documents are mapped into the joint semantic space by LSI and document fold in. The first column of the recall numbers (“strict”) follows the official evaluation procedure, counting only exact URL matches as correct. The following columns show the performance if a more lenient notion of “matching documents” is applied. This more lenient measures computes the similarity be-tween the expected and a proposed target docu-ment for a given source document (and vice versa) as follows:

Kết quả (Việt) 1:

trong khi len("London")+len("Londres") hLondon cặp, Parisi sẽ nhận được một số điểm trận đấu là 0, mỗi điểm được nêu ra để được trọng bởi4 đánh giá4.1 nhớ lại về đào tạo và kiểm tra dữ liệuĐể sắp xếp hạng giả thuyết, chúng tôi điều tra tất cả các tổ hợp tuyến tính đồng nhất của ba chức năng chấm điểm cá nhân. Bảng 1 cho thấy các kết quả cho tập huấn luyện, và, ở hàng cuối cùng, hiệu suất của kết hợp tính năng tốt nhất trên các bài kiểm tra thiết lập. Trong tập đầu tiên của thử nghiệm trên các thiết lập đào tạo, mà kết quả được hiển thị ở nửa bên trái của bảng, chúng tôi sử dụng danh sách các trận đấu được biết đến trong dữ liệu đào tạo cả hai để gieo hạt qua ngôn ngữ LSI và đánh giá. Những con số này cho chúng ta một cảm giác tốt như thế nào sử tài liệu được ánh xạ vào trong không gian chung ngữ nghĩa bởi LSI và tài liệu gấp trong. Cột số gọi lại ("nghiêm ngặt"), đầu tiên sau các thủ tục thẩm định official, đếm chỉ chính xác URL phù hợp là chính xác. Các cột sau hiển thị các hoạt động nếu một khái niệm khoan dung hơn "phù hợp với tài liệu" được áp dụng. Biện pháp này khoan dung hơn tính tương tự-tween dự kiến và một mục tiêu được đề nghị tra-ment cho một tài liệu nhất định nguồn (và ngược lại) như sau:

Kết quả (Việt) 2:

trong khi len ( "London") + len ( "Londres") cặp hLondon, Parisi sẽ nhận được một số trận đấu là 0, mỗi điểm số chưa được cân bằng


4 Đánh giá

4.1 Nhớ lại về đào tạo và kiểm tra dữ liệu

Để xếp hạng các giả thuyết liên kết, chúng tôi điều tra tất cả các tổ hợp tuyến tính thống nhất của ba chức năng chấm điểm cá nhân. Bảng 1 cho thấy các kết quả cho các tập huấn luyện, và, ở hàng cuối cùng, hiệu suất của sự kết hợp tính năng tốt nhất trên tập kiểm tra. Trong tập đầu tiên của các thí nghiệm trên tập huấn luyện, có kết quả được thể hiện trong nửa bên trái của bảng, chúng tôi sử dụng danh sách kết quả được biết đến trong dữ liệu huấn luyện cho cả hạt giống chéo ngôn ngữ LSI và đánh giá. Những con số này cho chúng ta một cảm giác như thế nào tài liệu đơn ngữ được ánh xạ vào không gian ngữ nghĩa chung của LSI và tài liệu gấp. Cột đầu tiên của những con số thu hồi ( "nghiêm ngặt") sau các thủ tục đánh giá o ffi tài, đếm chỉ URL hợp chính xác là đúng. Các cột sau đây cho thấy việc thực hiện nếu một khái niệm khoan dung hơn các "tài liệu phù hợp" được áp dụng. Đây biện pháp khoan dung hơn tính toán tương tự được-tween dự kiến ​​và đề xuất mục tiêu docu-ment cho một nguồn tài liệu nhất định (và ngược lại) như sau:

Kết quả (Việt) 3:

Và len ("London") + len ("Lund Lester") với hlondon, Parisi, São Paulo sẽ có tỉ số 0, mọi điểm chưa trọng sốĐánh giá 4.4.1 thu hồi dữ liệu huấn luyện và thử nghiệmĐể sắp xếp thẳng hàng giả sử là, chúng tôi đã nghiên cứu tất cả các tổ hợp tuyến tính thống nhất của ba người ghi điểm của hàm số.Bảng 1 cho thấy kết quả huấn luyện tập, và cuối cùng, trong một dòng trong tập thử nghiệm tính năng tốt nhất trên kết hợp hiệu suất.Ở nhóm đầu tiên huấn luyện trong tập thử nghiệm, kết quả của nó là ở nửa phần bên trái bàn những sê -, chúng ta đang gieo qua ngôn ngữ LSI và đánh giá được biết danh sách dữ liệu huấn luyện thi đấu.Những con số này cho chúng ta thấy thế nào, ánh xạ đến ngữ nghĩa của tập tin khớp và tài liệu của không gian LSI gấp đôi.Vụ thu hồi số lượng cột đầu ("Yan") cho O ffi đánh giá chương trình xã hội, chỉ tính toán kết quả chính xác địa chỉ URL là đúng.Để hiển thị sau buổi biểu diễn, nếu một khái niệm rộng hơn, "khớp với hồ sơ" áp dụng.Những biện pháp này có nhiều sự giống nhau giữa tính toán lỏng lẻo và mục tiêu dự kiến cho một nguồn tài liệu đưa ra một tập tin (và ngược lại) như sau: