Det senaste arbetet har lyckats lära sig crosslinguala ord inbäddningar utan parallella data genom att kartlägga enspråkiga inbäddningar till ett gemensamt utrymme genom kontradiktorisk utbildning. Men deras utvärdering har fokuserat på gynnsamma villkor, med hjälp av jämförbara korpora eller nära relaterade språk, och vi visar att de ofta misslyckas i mer realistiska scenarier. Detta arbete föreslår ett alternativt tillvägagångssätt baserat på en helt oövervakad initiering som explicit utnyttjar den strukturella likheten mellan inbäddningar, och en robust självlärande algoritm som iterativt förbättrar denna lösning. Vår metod lyckas i alla testade scenarier och får de bästa publicerade resultaten i standarddatauppsättningar, även överträffar tidigare övervakade system. Vårt genomförande släpps som ett projekt med öppen källkod på https://github. com/artetxem/vekmap.
REF och Hoshen och Wolf (2018) utnyttjar den strukturella likheten mellan ordingivande utrymmen för att lära sig ordkartläggningar.
A robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings of word embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}