Det senaste arbetet med att lära sig flerspråkiga ordrepresentationer bygger vanligtvis på användningen av ordnivåanpassningar (t.ex. härleds med hjälp av GIZA++) mellan översatta meningar, för att anpassa ordet inbäddning på olika språk. I denna workshop uppsats undersöker vi en autoencoder modell för att lära flerspråkiga ord representationer som gör utan sådana ord-nivå anpassningar. Autoencodern är utbildad för att rekonstruera bag-of-word representationen av en viss mening från en kodad representation extraheras från dess översättning. Vi utvärderar vår strategi för en flerspråkig dokumentklassificeringsuppgift, där märkta data endast finns tillgängliga för ett språk (t.ex. Engelska) medan klassificeringen måste ske på ett annat språk (t.ex. Franska). I våra experiment observerar vi att vår metod på ett gynnsamt sätt jämförs med en tidigare föreslagen metod som utnyttjar ordnivåanpassningar för att lära sig ordrepresentationer.
Mer nyligen föreslog REF en påse-of-words autoencoder modell, där påse-words representation på ett språk används för att träna inbäddningar i ett annat.
Learning Multilingual Word Representations using a Bag-of-Words Autoencoder
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}