Gemensam representation inlärning av ord och enheter gynnar många NLP-uppgifter, men har inte utforskats väl i flerspråkiga miljöer. I detta dokument föreslår vi en ny metod för gemensam representationsinlärning av flerspråkiga ord och enheter. Den fångar upp ömsesidigt kompletterande kunskaper och möjliggör flerspråkiga slutsatser mellan kunskapsbaser och texter. Vår metod kräver inte parallell corpora, och genererar automatiskt jämförbara data via fjärrövervakning med hjälp av flerspråkiga kunskapsbaser. Vi använder två typer av regularizers för att anpassa cross-lingual ord och enheter, och design kunskap uppmärksamhet och crosslingual uppmärksamhet för att ytterligare minska buller. Vi utförde en serie experiment på tre uppgifter: ordöversättning, enhet relateradhet, och tvärspråkig enhet länkning. Resultaten, både kvalitativt och kvantitativt, visar hur viktig vår metod är.
REF genomförde språköverskridande representationsinlärning för ord och enheter via uppmärksam fjärrövervakning.
Joint Representation Learning of Cross-lingual Words and Entities via Attentive Distant Supervision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}