Vi introducerar en enkel omslagsmetod som använder off-the-shelf ord inbäddning algoritmer för att lära uppgiftsspecifika tvåspråkiga ord inbäddningar. Vi använder en liten ordbok av lättåtkomliga uppgiftsspecifika ord likvärdighet klasser för att producera blandade sammanhang-målpar som vi använder för att träna off-the-shälf inbäddning modeller. Vår modell har fördelen att den (a) är oberoende av valet av inbäddande algoritm, (b) inte kräver parallella data, och (c) kan anpassas till specifika uppgifter genom att omdefiniera ekvivalensklasser. Vi visar hur vår metod överträffar off-the-shelf tvåspråkiga inbäddningar om uppgiften att oövervakad tvärspråkig del av peech (POS) taggning, samt om uppgiften att semi-övervakad cross-language super sense (SuS) taggning.
REF skaffa uppgiftsspecifika korsspråkiga ord inbäddningar genom att bygga en uppgiftsspecifik tvåspråkig ordbok, som definierar "motsvarande klasser" utformad för den givna uppgiften i stället för likvärdiga semantik.
Simple task-specific bilingual word embeddings
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}