Språkligt lärande gör det möjligt att använda utbildningsdata från ett språk för att bygga modeller för ett annat språk. Många traditionella metoder kräver ord-nivå anpassning meningar från parallell corpora, i detta dokument definierar vi en allmän tvåspråkig utbildning objektiv funktion som kräver mening nivå parallell corpus endast. Vi föreslår en variationsrik autoencoding metod för utbildning tvåspråkiga ord inbäddningar. Den variationsbaserade modellen introducerar en kontinuerlig latent variabel för att explicit modellera den underliggande semantiken av parallella mening par och för att vägleda generering av mening paren. Vår modell begränsar det tvåspråkiga ordet inbäddningar till att representera ord i exakt samma kontinuerliga vektorutrymme. Empiriska resultat om uppgiften med flerspråkig dokumentklassificering har visat att vår metod är effektiv.
I REF föreslogs en variantell automatisk kodningsmetod som uttryckligen modellerar de underliggande semantiken för parallella meningspar och vägledde skapandet av meningsparen.
A Variational Autoencoding Approach for Inducing Cross-lingual Word Embeddings
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}