I detta dokument föreslås att man skall lära sig språkoberoende ordrepresentationer för att ta itu med språklig tolkning av beroendet, som syftar till att förutsäga beroendets tolkning av träd för meningar i målspråket genom att utbilda en beroendetolk med märkta meningar från ett källspråk. Vi kombinerar först alla meningar från båda språken för att framkalla verkligt värderad distribuerad representation av ord under en djup neural nätverk arkitektur, som förväntas fånga semantiska likheter av ord inte bara inom samma språk utan också över olika språk. Vi använder sedan den inducerade interlingual ord representation som förstärkande funktioner för att träna en delexikaliserad beroendetolk på märkta meningar i källspråket och tillämpa den på mål meningar. För att undersöka hur effektiv den föreslagna tekniken är utförs omfattande experiment på flerspråkiga tolkningsuppgifter med nio olika språk. De experimentella resultaten visar att ordets representation, som framkallas av det föreslagna tillvägagångssättet, är överordnad överspråklig, i jämförelse med alternativa jämförelsemetoder.
REF lärde sig språkoberoende ordrepresentationer för att hantera tolkning av flerspråkigt beroende.
Distributed Word Representation Learning for Cross-Lingual Dependency Parsing
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}