Vi presenterar en ny teknik för att lära semantiska representationer, som utvidgar distributionshypotesen till flerspråkiga data och gemensamma utrymme inbäddningar. Våra modeller utnyttjar parallella data och lär sig att kraftigt anpassa inbäddningar av semantiskt likvärdiga meningar, samtidigt som man bibehåller tillräckligt avstånd mellan olika meningar. Modellerna är inte beroende av ordanpassningar eller syntaktisk information och tillämpas framgångsrikt på ett antal olika språk. Vi utvidgar vår strategi för att lära oss semantiska framställningar även på dokumentnivå. Vi utvärderar dessa modeller på två flerspråkiga dokument klassificering uppgifter, överträffar tidigare state of the art. Genom kvalitativ analys och studiet av pivotingeffekter visar vi att våra representationer är semantiskt rimliga och kan fånga semantiska relationer över språk utan parallella data.
REF föreslog att man skulle lära sig gemensamma utrymmen mellan flera språk utan att förlita sig på ordanpassningar.
Multilingual Models for Compositional Distributed Semantics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}