Ordinbäddningar, som representerar ett ord som en punkt i ett vektorutrymme, har blivit allmänt förekommande för flera NLP-uppgifter. En ny arbetslinje använder tvåspråkiga (två språk) corpora för att lära sig en annan vektor för varje känsla av ett ord, genom att utnyttja tvärspråkiga signaler för att hjälpa sinne identifiering. Vi presenterar en multi-view Bayesian icke-parametrisk algoritm som förbättrar multi-sense ord inbäddningar genom att a) använda flerspråkiga (dvs. mer än två språk) corpora för att avsevärt förbättra känsla inbäddningar utöver vad man uppnår med tvåspråkig information, och b) använder en principiell strategi för att lära sig ett variabelt antal sinnen per ord, på ett datadrivet sätt. Vår är den första metoden med förmågan att utnyttja flerspråkiga corpora effektivt för multi-sense representation lärande. Experiment visar att flerspråkig utbildning avsevärt förbättrar prestandan över enspråkig och tvåspråkig utbildning, genom att göra det möjligt för oss att kombinera olika parallella corpora för att utnyttja flerspråkiga sammanhang. Flerspråkig utbildning ger jämförbar prestanda med en toppmodern enspråkig modell som är utbildad på fem gånger mer utbildningsdata.
REF utnyttjade tvärspråkiga signaler på mer än två språk.
Beyond Bilingual: Multi-sense Word Embeddings using Multilingual Context
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}