De flesta metoder för att lära sig tvåspråkiga ord inbäddningar förlitar sig på stora parallella corpora, vilket är svårt att få för de flesta språkpar. Detta har motiverat en aktiv forskning linje att slappna av detta krav, med metoder som använder dokument-aligned corpora eller tvåspråkiga ordböcker med några tusen ord istället. I detta arbete minskar vi ytterligare behovet av tvåspråkiga resurser med hjälp av en mycket enkel självlärande strategi som kan kombineras med alla ordboksbaserade kartteknik. Vår metod utnyttjar den strukturella likheten av inbäddade utrymmen, och arbetar med så lite tvåspråkiga bevis som en 25 ord ordbok eller ens en automatiskt genererad lista över siffror, få resultat jämförbara med de av system som använder rikare resurser.
REF utgår från en liten tvåspråkig lexikon och använder en självlärande strategi för att framkalla den strukturella likheten mellan inbäddade utrymmen.
Learning bilingual word embeddings with (almost) no bilingual data
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}