Vi föreslår en gemensam formulering för att lära sig uppgiftsspecifika cross-linguala ord inbäddningar, tillsammans med klassificeringar för den uppgiften. Till skillnad från tidigare arbete, som först lär sig inbäddningar från parallella data och sedan kopplar in dem i ett övervakat inlärningsproblem, är vår strategi ett ögonblick: ett enda optimeringsproblem kombinerar en co-regularizer för flerspråkiga inbäddningar med en uppgiftsspecifik förlust. Vi presenterar teoretiska resultat som visar begränsningen av Euclidean co-regularizers för att öka inbäddningsdimensionen, en begränsning som inte finns för andra co-regularizers (såsom 1-distans). Trots sin enkelhet uppnår vår metod toppmoderna noggrannheter på RCV1/RCV2-datasetet vid överföring från engelska till tyska, med träningstider under 1 minut. På TED Corpus får vi de högsta betygen på 10 av 11 språk.
REF använde ett enda optimeringsproblem genom att kombinera en co-regularizer för tvåspråkiga inbäddningar med en uppgiftsspecifik förlust.
Jointly Learning to Embed and Predict with Multiple Languages
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}