Measuring Global Similarity between Texts

Abstract : We propose a new similarity measure between texts which, contrary to the current state-of-the-art approaches, takes a global view of the texts to be compared. We have implemented a tool to compute our textual distance and conducted experiments on several corpuses of texts. The experiments show that our methods can reliably identify different global types of texts.
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Communication dans un congrès
SLSP 2014 : Second International Conference on Statistical Language and Speech Processing, Oct 2014, Grenoble, France. Springer, pp.220-232, 2014, 〈10.1007/978-3-319-11397-5_17〉
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Contributeur : Uli Fahrenberg <>
Soumis le : mardi 25 novembre 2014 - 16:36:56
Dernière modification le : mardi 16 janvier 2018 - 15:54:23
Document(s) archivé(s) le : jeudi 26 février 2015 - 12:10:56

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Uli Fahrenberg, Fabrizio Biondi, Kevin Corre, Cyrille Jegourel, Simon Kongshøj, et al.. Measuring Global Similarity between Texts. SLSP 2014 : Second International Conference on Statistical Language and Speech Processing, Oct 2014, Grenoble, France. Springer, pp.220-232, 2014, 〈10.1007/978-3-319-11397-5_17〉. 〈hal-01087009〉

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