I detta dokument undersöks problemet med flerspråkig överföringstolkning, som syftar till att minska beroendetolkar för språk med låga resurser samtidigt som man endast använder utbildningsdata från ett resursrikt språk (t.ex. engelska). Befintliga modellöverföringsmetoder inkluderar vanligtvis inte lexiska funktioner, som inte kan överföras över språk. I det här dokumentet överbryggar vi det lexiska funktionsgapet genom att använda distribuerade funktionsrepresentationer och deras sammansättning. Vi tillhandahåller två algoritmer för att inducera tvärspråkiga distribuerade representationer av ord, som kartvokabulärer från två olika språk till ett gemensamt vektorutrymme. Följaktligen kan både lexical funktioner och icke-lexical funktioner användas i vår modell för cross-lingual överföring. Dessutom är vår ram tillräckligt flexibel för att införliva ytterligare användbara funktioner som gränsöverskridande ordkluster. Våra kombinerade bidrag resulterar i en genomsnittlig relativ felminskning på 10,9% i märkt fästpoäng jämfört med den delexikaliserade parsern, tränad på engelska universella trädbank och överförd till tre andra språk. Det överträffar också betydligt state-of-the-art delexicalized modeller förstärkt med projicerade kluster funktioner på identiska data. Slutligen visar vi att våra modeller kan förstärkas ytterligare med minimal övervakning (t.ex. 100 kommenterade meningar) från målspråk, vilket är av stor betydelse för praktisk användning.
I Ref föreslogs en distribuerad representationsbaserad ram för gränsöverskridande överföringsutbildning för beroendetolkar.
A distributed representation-based framework for cross-lingual transfer parsing
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}