Nyligen utfört arbete på tvåspråkigt Word Sense Disambiguation (WSD) har visat att ett resurssvagt språk (L 1 ) kan dra nytta av det anteckningsarbete som görs på ett resursrikt språk (L 2 ) via parameterprojektion. Denna metod förutsätter dock att det finns tillräckligt med kommenterade uppgifter på ett resursrikt språk som kanske inte alltid är möjligt. I stället fokuserar vi på situationen där det finns två resurssvaga språk, som både har en mycket liten mängd utsädes annoterade data och en stor mängd outnyttjade data. Vi använder sedan tvåspråkig bootstrappning, vari en modell tränas med hjälp av frö annoterade data från L 1 används för att kommentera otaggade data av L 2 och vice versa med hjälp av parameter projektion. De otaggade fall av L 1 och L 2 som får kommenteras med hög tillförlitlighet läggs sedan till frödata för respektive språk och ovanstående process upprepas. Våra experiment visar att en sådan tvåspråkig bootstrappningsalgoritm när den utvärderas på två olika domäner med små fröstorlekar med Hindi (L 1 ) och Marathi (L 2 ) som språkparet utför bättre än enspråkig bootstrappning och avsevärt minskar notationskostnaden.
REF använder tvåspråkig bootstrappning där en modell först tränas med hjälp av frö annoterade data från ett språk och sedan används för att kommentera otaggade data från andra språk och vice versa med hjälp av parameterprojektion.
Together We Can: Bilingual Bootstrapping for WSD
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}