Distribuerade framställningar av ord har visat sig vara mycket användbara i många naturliga språkbearbetningsuppgifter. Deras vädjan är att de kan bidra till att lindra data gleshet problem som är vanliga för övervakad lärande. Metoder för att framkalla dessa representationer kräver endast omärkta språkdata, som är rikliga för många naturliga språk. I detta arbete framkallar vi distribuerade representationer för ett par språk gemensamt. Vi behandlar det som ett inlärningsproblem med flera uppgifter där varje uppgift motsvarar ett enda ord, och uppgiftssamband härrör från samexisterande statistik i tvåspråkiga parallella data. Dessa representationer kan användas för ett antal crosslinguala lärande uppgifter, där en elev kan tränas på annoteringar som finns på ett språk och tillämpas för att testa data på ett annat. Vi visar att våra representationer är informativa genom att använda dem för crosslingual dokumentklassificering, där klassificeringar utbildade på dessa representationer avsevärt överträffar starka baslinjer (t.ex. maskinöversättning) när den tillämpas på ett nytt språk.
REF ) presentera en representation för enstaka ord för ett par språk som bevarar semantisk likhet.
Inducing Crosslingual Distributed Representations of Words
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}