Tvärspråkig semantisk textlikhetssystem uppskattar graden av betydelsen likhet mellan två meningar, var och en på ett annat språk. State-of-the-art algoritmer brukar använda maskinöversättning och kombinera stora mängder funktioner, vilket gör tillvägagångssättet starkt övervakad, resursrik, och svårt att använda för dåligt resurser språk. I denna uppsats studerar vi linjära omvandlingar, som projekterar enspråkiga semantiska utrymmen i ett delat utrymme med hjälp av tvåspråkiga ordböcker. Vi föreslår en ny omvandling, som bygger på de bästa idéerna från tidigare verk. Vi experimenterar med oövervakade tekniker för meningslikhet baserade endast på semantiska utrymmen och vi visar att de kan förbättras avsevärt genom ordet viktning. Vår transformation överträffar andra metoder och tillsammans med ordviktning leder till mycket lovande resultat på flera datauppsättningar på olika språk.
För att ta itu med problemet att människans kommenterade data är begränsad för resursfattiga språk, REF studerade linjära omvandlingar för att kartlägga enspråkiga ord inbäddar i ett gemensamt utrymme med hjälp av tvåspråkig ordbok för korsspråkig semantisk likhet.
Linear Transformations for Cross-lingual Semantic Textual Similarity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}