Cross-lingual modell överföring är en övertygande och populär metod för att förutsäga annoteringar i ett låg-resurs språk, varigenom parallell corpora ger en bro till en hög-resurs språk och dess tillhörande kommenterade corpora. Parallella data är dock inte lätt tillgängliga för många språk, vilket begränsar tillämpningen av dessa tillvägagångssätt. Vi tar itu med dessa nackdelar inom vår ram som drar nytta av flerspråkiga ordinslag som endast är utbildade i ett tvåspråkigt lexikon med hög täckning. Vi föreslår en ny neural nätverksmodell för gemensam utbildning från båda källorna av data baserat på cross-linguala ord inbäddningar, och visar betydande empiriska förbättringar jämfört med baslinje tekniker. Vi föreslår också flera aktiva lärandeheuristik, vilket resulterar i förbättringar jämfört med konkurrenskraftiga referensmetoder.
Till exempel föreslog Ref flerspråkiga ord inbäddade för att överföra kunskap över resurser.
Model Transfer for Tagging Low-resource Languages using a Bilingual Dictionary
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}