Какие методы используют для автоматического определения ложных друзей в французском и английском

Для автоматического определения ложных друзей (false friends) в французском и английском языках применяют различные методы, основанные в основном на обработке естественного языка (NLP) и машинном обучении. Ключевые подходы включают:

1. Лингвистический и корпусный анализ

   • Анализ орфографического и фонетического сходства слов для предварительного отбора кандидатов на ложных друзей.
   • Использование двуязычных корпусов (parallel corpora) для сравнения контекстов употребления слов, выявления различий в значениях.

2. Модели на основе машинного обучения

   • Алгоритмы классификации, которые обучаются на размеченных данных с парами слов — ложными друзьями и истинными когнатами.
   • Использование векторных семантических представлений (word embeddings) для оценки семантической близости слов и обнаружения сдвигов в значении.

3. Многоязычные и кросс-лингвистические методы

   • Сравнение значений слов в нескольких языках с использованием моделей трансформеров (например, BERT, XLM), которые могут учитывать контекст в обоих языках.
   • Использование инструмента типа round-trip translation (перевод туда и обратно) для выявления слов с несовпадающим переводом.

4. Персонализация и адаптация к носителям

   • Модели, адаптирующиеся под родной язык пользователя, чтобы выявить слова, которые вызывают сложности из-за ложных друзей в его родном и изучаемом языках.

В научных статьях упоминаются конкретные инструменты и пайплайны, которые автоматически идентифицируют ложных друзей на основе сочетания этих методов для французского и английского языков. ^{1, 2, 3, 4}

Таким образом, для автоматического определения ложных друзей в парах французский-английский применяются методы лингвистического анализа, машинного обучения с векторными моделями, мультиязычные трансформеры и техники перевода для выявления и классификации ложно-похожих слов.

Ссылки

• A tool for detecting French-English cognates and false friends

• Automatic Identification of Cognates, False Friends, and Partial Cognates

• Adaptive Complex Word Identification through False Friend Detection

• ROUND-TRIP TRANSLATION AS A WRITING TOOL FOR ENGLISH AS A SECOND LANGUAGE

• Errors of omission in translation

• The Linguistic Trickery of French False Friends Frequent in English

• False Friends in Interpreting: the case of English, French and Latvian

• A Linguistic Challenge to ChatGPT: Use of AI in Detection, Text Generation and Translation of False Friends in Turkish-English

• ChatGPT: Detection of Spanish Terms Based on False Friends

• Application of Natural Language Processing in the Automatic Detection of English Writing Errors

• New Datasets for Automatic Detection of Textual Entailment and of Contradictions between Sentences in French

• Automatic Identification of Cognates and False Friends in French and English

• False friends: The case of Tshivenḓa and Xitsonga

• On “False Friends” in the Field of Economics

• Friends or Foes: Distributed and Randomized Algorithms to Determine Dishonest Recommenders in Online Social Networks

• A Roadmap for Multilingual, Multimodal Domain Independent Deception Detection

• Preemptive Detection of Fake Accounts on Social Networks via Multi-Class Preferential Attachment Classifiers

• Preemptive Detection of Fake Accounts on Social Networks via Multi-Class Preferential Attachment Classifiers

• A Deep Learning Approach for Multimodal Deception Detection

• Detecting Friendship Within Dynamic Online Interaction Networks

• Cross-lingual Evidence Improves Monolingual Fake News Detection

• Are audio DeepFake detection models polyglots?

• Monolingual and Multilingual Misinformation Detection for Low-Resource Languages: A Comprehensive Survey

• Detecting Deceptive Groups Using Conversations and Network Analysis

• Biomedical Concept Recognition in French Text Using Automatic Translation of English Terms

• Methods for extracting and classifying pairs of cognates and false friends

• Towards Reliable Misinformation Mitigation: Generalization, Uncertainty, and GPT-4

• Cognition-aware Cognate Detection

• LingML: Linguistic-Informed Machine Learning for Enhanced Fake News Detection

• Multilingual Models for Check-Worthy Social Media Posts Detection

• Bio-Inspired Artificial Intelligence with Natural Language Processing Based on Deceptive Content Detection in Social Networking

• Detecting Multilingual COVID-19 Misinformation on Social Media via Contextualized Embeddings

• Words are the Window to the Soul: Language-based User Representations for Fake News Detection