Vi introducerar nya metoder för att uppskatta och utvärdera inbäddningar av ord på mer än femtio språk i ett enda gemensamt inbäddat utrymme. Våra skattningsmetoder, multiCluster och multiCCA, använder ordböcker och enspråkiga data; de kräver inte parallella data. Vår nya utvärderingsmetod, multiQVEC-CCA, visas korrelera bättre än tidigare med två nedströmsuppgifter (textkategorisering och tolkning). Vi beskriver också en webbportal för utvärdering som kommer att underlätta ytterligare forskning inom detta område, tillsammans med open-source-releaser av alla våra metoder.
Amar m.fl. I REF föreslogs metoder för att uppskatta och utvärdera inbäddade ord på mer än femtio språk på ett enda gemensamt utrymme för inbäddning.
Massively Multilingual Word Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}