Vi presenterar ett nytt språk par agnostic strategi för att inducera tvåspråkiga vektor utrymmen från icke-parallell data utan någon annan resurs i ett bootstrapping mode. I dokumentet introduceras och beskrivs systematiskt alla nyckelelement i bootstrappningsförfarandet: 1) startpunkt eller utsädeslexikon, 2) förtroendeuppskattning och urval av nya dimensioner av utrymmet, och 3) konvergens. Vi testar kvaliteten på de inducerade tvåspråkiga vektorutrymmena, och analyserar påverkan av de olika komponenterna i bootstrapping tillvägagångssätt i uppgiften att tvåspråkig lexicon extraktion (BLE) för två språkpar. Resultaten visar att, i motsats till slutsatserna från tidigare arbete, sådden av bootstrappningsprocessen har en stor inverkan på kvaliteten på de lärda lexikonen. Vi visar också att vårt tillvägagångssätt överträffar de bäst presterar fullt corpus-baserade BLE-metoderna på dessa testuppsättningar.
REF lär sig tvåspråkiga vektorutrymmen från icke-parallella data som induceras med hjälp av ett frölexikon.
A Study on Bootstrapping Bilingual Vector Spaces from Non-Parallel Data (and Nothing Else)
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}