Map Translation Using Geo-tagged Social Media

Abstract

이 논문에선 Flickr의 사진 데이터를 이용하여, 지도의 지명을 번역하는 방법을 제안했다. 사진의 위치와 태그 정보를 고려해 지도의 지명을 특정 지역의 언어(local language)뿐만 아니라 사용자가 원하는 언어로 제공하는 것을 목표로 하였다. 이는 현재 많은 온라인 지도 서비스에서 타겟팅하고 있는 이슈로, 100가지가 넘는 언어로 지도를 제공하고자 하지만 난관을 겪고 있다. 제안한 방법을 실제 대만의 지명 번역에 적용한 결과, 대조군으로 사용한 Google Translate보다 높은 정확도 및 재현률을 보였다.

This paper discusses the problem of map translation, of servicing spatial entities in multiple languages. Existing work on entity translation harvests translation evidence from text resources, not considering spatial locality in translation. In contrast, we mine geo-tagged sources for multilingual tags to improve recall, and consider spatial properties of tags for translation to improve precision. Our approach empirically improves accuracy from 0.562 to 0.746 using Taiwanese spatial entities.