Methods for cross-language plagiarism detection
Visualitza/Obre
Barron-cedeno et al.pdf (504,3Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1016/j.knosys.2013.06.018
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/20275
Tipus de documentArticle
Data publicació2013-09
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Three reasons make plagiarism across languages to be on the rise: (i) speakers of under-resourced languages often consult documentation in a foreign language, (ii) people immersed in a foreign country can still consult material written in their native language, and (iii) people are often interested in writing in a language different to their native one. Most efforts for automatically detecting cross-language plagiarism depend on a preliminary translation, which is not always available.
In this paper we propose a freely available architecture for plagiarism detection across languages covering the entire process: heuristic retrieval, detailed analysis, and post-processing. On top of this architecture we explore the suitability of three cross-language similarity estimation models: Cross-Language Alignment-based Similarity Analysis (CL-ASA), Cross-Language Character n-Grams (CL-CNG), and Translation plus Monolingual Analysis (T + MA); three inherently different models in nature and required resources.
The three models are tested extensively under the same conditions on the different plagiarism detection sub-tasks—something never done before. The experiments show that T+MA produces the best results, closely followed by CL-ASA. Still CL-ASA obtains higher values of precision, an important factor in plagiarism detection when lesser user intervention is desired.
CitacióBarron-Cedeño, A.; Gupta, P.; Rosso, P. Methods for cross-language plagiarism detection. "Knowledge-based systems", Setembre 2013, vol. 50, p. 211-217.
ISSN0950-7051
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Barron-cedeno et al.pdf | 504,3Kb | Accés restringit |