Semantisk specialisering är en process för finjustering av förtränade distributionsordvektorer med hjälp av extern lexisk kunskap (t.ex. WordNet) för att framhäva en särskild semantisk relation i det specialiserade vektorutrymmet. Medan efterbehandling specialiseringsmetoder är tillämpliga på godtyckliga fördelningsvektorer, de är begränsade till att uppdatera endast vektorer av ord som förekommer i externa lexikon (dvs, sedd ord), lämnar vektorer av alla andra ord oförändrade. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att specialisera sig på det fullständiga fördelningsordet. Vår kontradiktoriska post-specialiseringsmetod sprider den externa lexikala kunskapen till det fullständiga fördelningsutrymmet. Vi utnyttjar ord som ses i resurserna som utbildning exempel för att lära sig en global specialisering funktion. Denna funktion lär sig genom att kombinera en standard L 2-distansförlust med en kontradiktorisk förlust: den kontradiktoriska komponenten producerar mer realistiska utgångsvektorer. Vi visar hur effektiv och robust den föreslagna metoden är på tre språk och på tre uppgifter: ordlikhet, dialogstatsspårning och lexikal förenkling. Vi rapporterar konsekventa förbättringar över fördelningsord vektorer och vektorer specialiserade på andra state-of-the-art specialisering ramar. Slutligen föreslår vi också en tvärspråkig överföringsmetod för noll-shot specialisering som framgångsrikt specialiserar en full mål fördelningsutrymme utan några lexiska kunskaper i målspråket och utan tvåspråkiga data.
Våra experiment visar att den föreslagna specialiseringsöverföringen via lexical relation induktion (CLSRI) överträffar den tidigare toppmoderna specialiseringsöverföringsmetoden för REF
Adversarial Propagation and Zero-Shot Cross-Lingual Transfer of Word Vector Specialization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}