Vi föreslår en enkel men effektiv metod för att lära sig tvåspråkiga ord inbäddningar (BWES) från icke-parallell dokumentanpassade data (baserat på den allestädes närvarande hoppa-gram modell), och dess tillämpning på tvåspråkiga lexikon induktion (BLI). Vi demonstrerar nyttan av de inducerade BWI-modellerna i BLI-uppgiften genom att rapportera om benchmarking av BLI-datauppsättningar för tre språkpar: (1) Vi visar att våra BWE-baserade BLI-modeller avsevärt överträffar MuPTM-baserade och kontextberäknade modeller i denna miljö, och får de bästa rapporterade BLI-resultaten för alla tre testade språkpar; (2) Vi visar också att våra BWE-baserade BLI-modeller överträffar andra BLI-modeller baserade på nyligen föreslagna BWI-modeller som kräver parallella data för tvåspråkig träning.
Med en dokumentnivå anpassad corpus, REF presentera en modell som lär sig tvåspråkiga ord inbäddningar från icke-parallell dokumentanpassade data utan att använda översättning par.
Bilingual Word Embeddings from Non-Parallel Document-Aligned Data Applied to Bilingual Lexicon Induction
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}