Cross-view Embeddings for Information Retrieval

In this dissertation, we deal with the cross-view tasks related to information retrieval using embedding methods. We study existing methodologies and propose new methods to overcome their limitations. We formally introduce the concept of mixed-script IR, which deals with the challenges faced by an IR system when a language is written in different scripts because of various technological and sociological factors. Mixed-script terms are represented by a small and finite feature space comprised of character n-grams. We propose the cross-view autoencoder (CAE) to model such terms in an abstract space and CAE provides the state-of-the-art performance. We study a wide variety of models for cross-language information retrieval (CLIR) and propose a model based on compositional neural networks (XCNN) which overcomes the limitations of the existing methods and achieves the best results for many CLIR tasks such as ad-hoc retrieval, parallel sentence retrieval and cross-language plagiarism detection. We empirically test the proposed models for these tasks on publicly available datasets and present the results with analyses. In this dissertation, we also explore an effective method to incorporate contextual similarity for lexical selection in machine translation. Concretely, we investigate a feature based on context available in source sentence calculated using deep autoencoders. The proposed feature exhibits statistically significant improvements over the strong baselines for English-to-Spanish and English-to-Hindi translation tasks. Finally, we explore the the methods to evaluate the quality of autoencoder generated representations of text data and analyse its architectural properties. For this, we propose two metrics based on reconstruction capabilities of the autoencoders: structure preservation index (SPI) and similarity accumulation index (SAI). We also introduce a concept of critical bottleneck dimensionality (CBD) below which the structural information is lost and present analyses linking CBD and language perplexity.En esta disertación estudiamos problemas de vistas-múltiples relacionados con la recuperación de información utilizando técnicas de representación en espacios de baja dimensionalidad. Estudiamos las técnicas existentes y proponemos nuevas técnicas para solventar algunas de las limitaciones existentes. Presentamos formalmente el concepto de recuperación de información con escritura mixta, el cual trata las dificultades de los sistemas de recuperación de información cuando los textos contienen escrituras en distintos alfabetos debido a razones tecnológicas y socioculturales. Las palabras en escritura mixta son representadas en un espacio de características finito y reducido, compuesto por n-gramas de caracteres. Proponemos los auto-codificadores de vistas-múltiples (CAE, por sus siglas en inglés) para modelar dichas palabras en un espacio abstracto, y esta técnica produce resultados de vanguardia. En este sentido, estudiamos varios modelos para la recuperación de información entre lenguas diferentes (CLIR, por sus siglas en inglés) y proponemos un modelo basado en redes neuronales composicionales (XCNN, por sus siglas en inglés), el cual supera las limitaciones de los métodos existentes. El método de XCNN propuesto produce mejores resultados en diferentes tareas de CLIR tales como la recuperación de información ad-hoc, la identificación de oraciones equivalentes en lenguas distintas y la detección de plagio entre lenguas diferentes. Para tal efecto, realizamos pruebas experimentales para dichas tareas sobre conjuntos de datos disponibles públicamente, presentando los resultados y análisis correspondientes. En esta disertación, también exploramos un método eficiente para utilizar similitud semántica de contextos en el proceso de selección léxica en traducción automática. Específicamente, proponemos características extraídas de los contextos disponibles en las oraciones fuentes mediante el uso de auto-codificadores. El uso de las características propuestas demuestra mejoras estadísticamente significativas sobre sistemas de traducción robustos para las tareas de traducción entre inglés y español, e inglés e hindú. Finalmente, exploramos métodos para evaluar la calidad de las representaciones de datos de texto generadas por los auto-codificadores, a la vez que analizamos las propiedades de sus arquitecturas. Como resultado, proponemos dos nuevas métricas para cuantificar la calidad de las reconstrucciones generadas por los auto-codificadores: el índice de preservación de estructura (SPI, por sus siglas en inglés) y el índice de acumulación de similitud (SAI, por sus siglas en inglés). También presentamos el concepto de dimensión crítica de cuello de botella (CBD, por sus siglas en inglés), por debajo de la cual la información estructural se deteriora. Mostramos que, interesantemente, la CBD está relacionada con la perplejidad de la lengua.En aquesta dissertació estudiem els problemes de vistes-múltiples relacionats amb la recuperació d'informació utilitzant tècniques de representació en espais de baixa dimensionalitat. Estudiem les tècniques existents i en proposem unes de noves per solucionar algunes de les limitacions existents. Presentem formalment el concepte de recuperació d'informació amb escriptura mixta, el qual tracta les dificultats dels sistemes de recuperació d'informació quan els textos contenen escriptures en diferents alfabets per motius tecnològics i socioculturals. Les paraules en escriptura mixta són representades en un espai de característiques finit i reduït, composat per n-grames de caràcters. Proposem els auto-codificadors de vistes-múltiples (CAE, per les seves sigles en anglès) per modelar aquestes paraules en un espai abstracte, i aquesta tècnica produeix resultats d'avantguarda. En aquest sentit, estudiem diversos models per a la recuperació d'informació entre llengües diferents (CLIR , per les sevas sigles en anglès) i proposem un model basat en xarxes neuronals composicionals (XCNN, per les sevas sigles en anglès), el qual supera les limitacions dels mètodes existents. El mètode de XCNN proposat produeix millors resultats en diferents tasques de CLIR com ara la recuperació d'informació ad-hoc, la identificació d'oracions equivalents en llengües diferents, i la detecció de plagi entre llengües diferents. Per a tal efecte, realitzem proves experimentals per aquestes tasques sobre conjunts de dades disponibles públicament, presentant els resultats i anàlisis corresponents. En aquesta dissertació, també explorem un mètode eficient per utilitzar similitud semàntica de contextos en el procés de selecció lèxica en traducció automàtica. Específicament, proposem característiques extretes dels contextos disponibles a les oracions fonts mitjançant l'ús d'auto-codificadors. L'ús de les característiques proposades demostra millores estadísticament significatives sobre sistemes de traducció robustos per a les tasques de traducció entre anglès i espanyol, i anglès i hindú. Finalment, explorem mètodes per avaluar la qualitat de les representacions de dades de text generades pels auto-codificadors, alhora que analitzem les propietats de les seves arquitectures. Com a resultat, proposem dues noves mètriques per quantificar la qualitat de les reconstruccions generades pels auto-codificadors: l'índex de preservació d'estructura (SCI, per les seves sigles en anglès) i l'índex d'acumulació de similitud (SAI, per les seves sigles en anglès). També presentem el concepte de dimensió crítica de coll d'ampolla (CBD, per les seves sigles en anglès), per sota de la qual la informació estructural es deteriora. Mostrem que, de manera interessant, la CBD està relacionada amb la perplexitat de la llengua.Gupta, PA. (2017). Cross-view Embeddings for Information Retrieval [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/78457TESI

Cross-language plagiarism detection using multilingual semantic network

The final publication is available at Springer via http://10.1007/978-3-642-36973-5_66Cross-language plagiarism refers to the type of plagiarism where the source and suspicious documents are in different languages. Plagiarism detection across languages is still in its infancy state. In this article, we propose a new graph-based approach that uses a multilingual semantic network to compare document paragraphs in different languages. In order to investigate the proposed approach, we used the German-English and Spanish-English cross-language plagiarism cases of the PAN-PC¿11 corpus. We compare the obtained results with two state-of-the-art models. Experimental results indicate that our graph-based approach is a good alternative for cross-language plagiarism detectionWe thank the Conselleria d′educació, Formació i Ocupació of the Generalitat Valenciana for funding the work of the first author with the Gerónimo Forteza program. The research has been carried out in the framework of the European Commission WIQ-EI IRSES project (no. 269180) and the VLC/CAMPUS Microcluster on Multimodal Interaction in Intelligent Systems.Franco Salvador, M.; Gupta, PA.; Rosso ., P. (2013). Cross-language plagiarism detection using multilingual semantic network. En Advances in Information Retrieval. Springer Verlag (Germany). 7814:710-713. https://doi.org/10.1007/978-3-642-36973-5_66S7107137814Barrón-Cedeño, A.: On the mono- and cross-language detection of text re-use and plagiarism. Ph.D. thesis, Universitat Politènica de València (2012)Barrón-Cedeño, A., Rosso, P., Pinto, D., Juan, A.: On cross-lingual plagiarism analysis using a statistical model. In: Proceedings of the ECAI 2008 Workshop on Uncovering Plagiarism, Authorship and Social Software Misuse, PAN 2008 (2008)Havasi, C.: Conceptnet 3: A flexible, multilingual semantic network for common sense knowledge. In: The 22nd Conference on Artificial Intelligence (2007)Mcnamee, P., Mayfield, J.: Character n-gram tokenization for European language text retrieval. Inf. Retr. 7(1-2), 73–97 (2004)Montes-y-Gómez, M., Gelbukh, A., López-López, A., Baeza-Yates, R.: Flexible Comparison of Conceptual GraphsWork done under partial support of CONACyT, CGEPI-IPN, and SNI, Mexico. In: Mayr, H.C., Lazanský, J., Quirchmayr, G., Vogel, P. (eds.) DEXA 2001. LNCS, vol. 2113, pp. 102–111. Springer, Heidelberg (2001)Navigli, R., Ponzetto, S.P.: Babelnet: building a very large multilingual semantic network. In: Proceedings of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL 2010, Stroudsburg, PA, USA, pp. 216–225 (2010)Potthast, M., Barrón-Cedeño, A., Stein, B., Rosso, P.: Cross-language plagiarism detection. Language Resources and Evaluation, Special Issue on Plagiarism and Authorship Analysis 45(1) (2011)Potthast, M., Eiselt, A., Barrón-Cedeño, A., Stein, B., Rosso, P.: Overview of the 3rd international competition on plagiarism detection. In: CLEF (Notebook Papers/Labs/Workshop) (2011

Cross-language Plagiarism Detection over Continuous-space- and Knowledge Graph-based Representations of Language

This is the author’s version of a work that was accepted for publication in Knowledge-Based Systems. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Knowledge-Based Systems 111 (2016) 87–99. DOI 10.1016/j.knosys.2016.08.004.Cross-language (CL) plagiarism detection aims at detecting plagiarised fragments of text among documents in different languages. The main research question of this work is on whether knowledge graph representations and continuous space representations can complement to each other and improve the state-of-the-art performance in CL plagiarism detection methods. In this sense, we propose and evaluate hybrid models to assess the semantic similarity of two segments of text in different languages. The proposed hybrid models combine knowledge graph representations with continuous space representations aiming at exploiting their complementarity in capturing different aspects of cross-lingual similarity. We also present the continuous word alignment-based similarity analysis, a new model to estimate similarity between text fragments. We compare the aforementioned approaches with several state-of-the-art models in the task of CL plagiarism detection and study their performance in detecting different length and obfuscation types of plagiarism cases. We conduct experiments over Spanish-English and GermanEnglish datasets. Experimental results show that continuous representations allow the continuous word alignment-based similarity analysis model to obtain competitive results and the knowledge-based document similarity model to outperform the state-of-the-art in CL plagiarism detection. © 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.This research has been carried out in framework of the FPI-UPV pre-doctoral grant (No de registro - 3505) awarded to Parth Gupta and in the framework of the national projects DIANA-APPLICATIONS - Finding Hidden Knowledge in Texts: Applications (TIN2012-38603-C02-01), and SomEMBED: SOcial Media language understanding - EMBEDing contexts (TIN2015-71147-C2-1-P). We would like to thank Martin Potthast, Daniel Ortiz-Martinez, and Luis A. Leiva for their support and comments during this research.Franco-Salvador, M.; Gupta, PA.; Rosso, P.; Banchs, R. (2016). Cross-language Plagiarism Detection over Continuous-space- and Knowledge Graph-based Representations of Language. Knowledge-Based Systems. 111:87-99. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.08.004S879911

A Deep Source-Context Feature for Lexical Selection in Statistical Machine Translation

this is the author’s version of a work that was accepted for publication in Pattern Recognition Letters . Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Pattern Recognition Letters 75 (2016) 24–29. DOI 10.1016/j.patrec.2016.02.014.This paper presents a methodology to address lexical disambiguation in a standard phrase-based statistical machine translation system. Similarity among source contexts is used to select appropriate translation units. The information is introduced as a novel feature of the phrase-based model and it is used to select the translation units extracted from the training sentence more similar to the sentence to translate. The similarity is computed through a deep autoencoder representation, which allows to obtain effective lowdimensional embedding of data and statistically significant BLEU score improvements on two different tasks (English-to-Spanish and English-to-Hindi). © 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.The work of the first author has been supported by FPI UPV pre-doctoral grant (num. registro - 3505). The work of the second author has been supported by Spanish Ministerio de Economia y Competitividad, contract TEC2015-69266-P and the Seventh Framework Program of the European Commission through the International Outgoing Fellowship Marie Curie Action (IMTraP-2011-29951). The work of the third author has been supported by the Spanish Ministerio de Economia y Competitividad, SomEMBED TIN2015-71147-C2-1-P research project and by the Generalitat Valenciana under the grant ALMAPATER (PrometeoII/2014/030).Gupta, PA.; Costa-Jussa, MR.; Rosso, P.; Banchs, R. (2016). A Deep Source-Context Feature for Lexical Selection in Statistical Machine Translation. Pattern Recognition Letters. 75:24-29. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.02.014S24297

Cross-language Plagiarism Detection Using BabelNet’s Statistical Dictionary

[EN] In recent years there have been important advances in the field of automatic plagiarism detection. One variant is cross-language plagiarism detection, which tries to detect plagiarism between documents in different languages. Most of the existing approaches to this task make use of statistical dictionaries to deal with the translations of words in the documents. A statistical dictionary provides, for a given word, the list of possible translations with their respective probabilities. The objective of this paper is to analyze the performance of the statistical dictionary of multilingual semantic network - Babelnet for cross-language plagiarism detection. In the evaluation we compare its results with those offered by a statistical dictionary trained by the well-known IBM M1 aligment model, both using state-of-the-art model CL-ASA as a base. The results of the experiments indicate that Babelnet is a good alternative as statistical dictionary.[ES] En los últimos años ha habido importantes avances en el campo de la detección de plagio automática. Uno de ellos es la detección de plagio translingüe, la cual trata de detectar el plagio entre documentos en diferentes idiomas. La mayoría de aproximaciones que existen para esta tarea hacen uso de diccionarios estadísticos para lidiar con las traducciones de las palabras de los documentos. Un diccionario estadístico nos proporciona, para una palabra dada, la lista de traducciones posibles con sus respectivas probabilidades. El objetivo de este trabajo es analizar el rendimiento del diccionario estadistico de la red semántica multiling üe BabelNet para la tarea de detección de plagio translingüe. En la evaluación comparamos sus resultados con los ofrecidos por un diccionario estadístico entrenado con el conocido modelo de alineamiento IBM M1, ambos utilizando el modelo estado del arte CL-ASA como base. Los resultados de los experimentos indican que BabelNet es una buena alternativa como diccionario estadístico.En primer lugar agradecer a la Consellerıa D'educacio, Formació i Ocupació de la Generalitat Valenciana por la financiacion por parte del programa Geronimo Forteza, sin el cual no hubiera sido posible llevar a cabo la investigacion del ´ primer autor que ha llevado a esta publicacion. Este trabajo se ha hecho dentro del ambito del VLC/CAMPUS Microcluster on Multimodal Interaction in Intelligent Systems y como parte del proyecto de la Comision Europea WIQ-EI IRSES (no. 269180). Por otro lado agradecer a Roberto Navigili por haber desarrollado BabelNet y ofrecer su ayuda para familiarizarnos con el API sistema. Finalmente a Alberto Barron Cedeño por desarrollar la version inicial del modelo CL-ASA.Franco Salvador, M.; Gupta, PA.; Rosso, P. (2012). Detección de plagio translingüe utilizando el diccionario estadístico de BabelNet. Computación y Sistemas. 16(4):383-390. http://hdl.handle.net/10251/46125S38339016