Den fördelningshypotes av Harris (1954), enligt vilken betydelsen av ord visas av de sammanhang de förekommer i, har motiverat flera effektiva tekniker för att erhålla vektorrymd semantiska representationer av ord med oannoterade textkorpora. I detta dokument hävdas att lexico-semantiskt innehåll dessutom bör vara invariant över språk och föreslår en enkel teknik baserad på kanonisk korrelationsanalys (CCA) för att införliva flerspråkiga bevis i vektorer som genereras enspråkigt. Vi utvärderar det resulterande ordet representationer på vanliga lexiska semantiska utvärderingsuppgifter och visar att vår metod producerar betydligt bättre semantiska representationer än enspråkiga tekniker.
Faruqui & Dyer REF använder fördelningsinvarianten över språk och föreslår en teknik baserad på kanonisk korrelationsanalys (CCA) för sammanslagning av flerspråkiga bevis till vektorer som genereras på enspråkigt sätt.
Improving Vector Space Word Representations Using Multilingual Correlation
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}