Vi presenterar en probabilistisk modell som samtidigt lär sig anpassningar och distribuerade representationer för tvåspråkiga data. Genom att marginalisera över orduppriktningar fångar modellen ett större semantiskt sammanhang än tidigare arbete som bygger på hårda uppriktningar. Fördelen med detta tillvägagångssätt visas i en flerspråkig klassificeringsuppgift, där vi överträffar den tidigare publicerade tekniken.
REF föreslår en sannolikhetsmodell för att fånga mer semantisk information genom att marginalisera över ordanpassningar.
Learning Bilingual Word Representations by Marginalizing Alignments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}