タイトル：クロスランゲージ盗作検出方法の詳細調査

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このホワイトペーパーは、最近導入された新しい並列データセットのオープンデータセットでの言語間の盗用検出方法の詳細な調査です。 言語を検出します。 タイトル：言語間盗作の詳細調査。 この論文は、複数の特性（異なるジャンル、言語、およびテキストのサイズ）を持つ並行かつ同等のドキュメントのコレクションを含む、最近導入された新しいオープンデータセットでの言語間の盗作検出方法の詳細な調査です。ためにテキスト単位の2つの粒度で6言語ペアの場合。

タイトル。言語間の盗用検出の方法」の要約。3つの理由により、言語間の盗用が増加しています。i）リソース不足の言語の話者は、しばしば外国語のドキュメントを参照します。 （iii）人々はしばしば言語で書くことに興味を持っています。 タイトル：言語間盗作の詳細な調査方法とアプリケーション。 カンナダ語でのTula rashi 2014の予測。 言語間の盗作を検出する方法—純粋。 タイトル：クロスランゲージ盗作の詳細調査。 言語から英語へのグーグル翻訳を検出します。

ジェレミー・フェレロ-2017-クロスの深い調査

言語間盗作の詳細な調査。 アプローチのクラスごとにグループ化された、異なる言語間の盗作検出方法のDanilova（2013）。論文で評価する最先端の方法のみを以下に説明します。各クラスのアプローチに対応します（図1で太字で示しています。クロス言語文字N-Gram（CL-C n G）は、 onMcnamee and Mayeld（2004）モデル。CL-C3G Potthast et al。（2011）sを使用します。 トライグラムを使用した言語検出に対する1つの応答。 タイトル：クロスランゲージ盗作検出方法の詳細調査。 要約：この論文は、複数の特性（異なるジャンル、言語、およびテキストのサイズ）を持つ文書の並行かつ同等のコレクションを含む、最近導入された新しいオープンデータセットでの言語間盗用検出方法の詳細な調査です。