Att skapa en språkoberoende representation skulle gynna många gränsöverskridande NLP-uppgifter. Vi introducerar det första oövervakade synsättet på detta problem, att lära sig kluster av semantiskt likvärdiga engelska och franska relationer mellan referensuttryck, baserade på deras namngivna entitetsargument i stora enspråkiga corpora. Klustren kan användas som språkoberoende semantiska relationer genom att kartlägga grupperade uttryck på olika språk på samma relation. Vår strategi behöver ingen parallell text för utbildning, men överträffar en baslinje som använder maskinöversättning på en tvärspråkig fråga svar uppgift. Vi visar också hur man använder semantik för att förbättra noggrannheten i maskinöversättning, genom att använda det i en enkel omrankning.
REF klustrade semantiskt likvärdiga engelska och franska fraser, baserat på argumenten om relationer.
Unsupervised Induction of Cross-Lingual Semantic Relations
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}