Flerspråkig Word Embeddings (MWES) representerar ord från flera språk i en enda distributions vektor utrymme. Oförutsedda MWE (UMWE) metoder förvärva flerspråkiga inbäddningar utan flerspråkig övervakning, vilket är en betydande fördel jämfört med traditionella övervakade metoder och öppnar många nya möjligheter för låg resurs språk. Tidigare konst för att lära UMWES, dock bara förlitar sig på ett antal oberoende utbildade Obesudlade Tvåspråkiga Word Inbäddningar (UBWES) för att få flerspråkiga inbäddningar. Dessa metoder lyckas inte utnyttja det ömsesidiga beroende som finns bland många språk. För att ta itu med denna brist föreslår vi en helt oövervakad ram för att lära sig MWE 1 som direkt utnyttjar relationerna mellan alla språkpar. Vår modell överträffar betydligt tidigare metoder i experimenten på flerspråkig ordöversättning och tvärspråkig ordlikhet. Dessutom slår vår modell även övervakade metoder tränas med tvärspråkiga resurser.
REF utökar denna arbetslinje för att representera ord från flera språk i ett enda distributionsvektorutrymme.
Unsupervised Multilingual Word Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}