I detta dokument undersöks problemet med tolkning av det flerspråkiga beroendet, som syftar till att minska beroendetolkarna för språk med låga resurser samtidigt som man endast använder utbildningsdata från ett resursrikt språk (t.ex. Engelska). Befintliga metoder 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 kan vår ram innehålla 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 McDonald et al. (2013) förstärkt med projicerade klusterfunktioner på identiska data.
REF undersöker också att minska beroendetolkar för lågresursspråk med hjälp av utbildningsdata från högresursspråk.
Cross-lingual Dependency Parsing Based on Distributed Representations
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}