På många språk orsakar sparsam tillgång till resurser många utmaningar för textanalysuppgifter. Textklassificering är en av dessa standarduppgifter som hindras på grund av begränsad tillgång till märkningsinformation på lågresursspråk. Överföring av kunskap (dvs. Etikettinformation) från högresursspråk till lågresursspråk kan förbättra textklassificeringen jämfört med andra metoder som maskinöversättning. Vi introducerar BRAVE (Bilingual paRAgraph VEctors), en modell för att lära sig tvåspråkiga distribuerade representationer (dvs. inbäddningar) av ord utan ordanpassningar antingen från meningsjusterade parallella eller etikettjusterade icke-parallella dokumentkorpora för att stödja språklig textklassificering. Empirisk analys visar att klassificeringsmodeller som är utbildade med våra tvåspråkiga inbäddningar överträffar andra toppmoderna system på tre olika textklassificeringsuppgifter.
Dessutom inför REF en tvåspråkig paragraph VEctors (BRAVE) modell som lär sig tvåspråkiga inbäddningar från antingen en mening-aligned parallell corpus eller etikett-aligned icke-parallell dokument corpus.
Bilingual Word Embeddings from Parallel and Non-parallel Corpora for Cross-Language Text Classification
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}