Ett delat tvåspråkigt ord som inbäddar utrymme (SBWES) är en oumbärlig resurs i en mängd gränsöverskridande NLP och IR uppgifter. En vanlig metod för SB-WES-induktionen är att lära sig en kartläggningsfunktion mellan enspråkiga semantiska utrymmen, där kartläggningen är beroende av ett fröord lexicon som används i inlärningsprocessen. I detta arbete analyserar vi betydelsen och egenskaperna hos frölexikon för SBWES-induktionen över olika dimensioner (dvs. lexikonkälla, lexikonstorlek, översättningsmetod, översättningsparets tillförlitlighet). På grundval av vår analys föreslår vi en enkel men effektiv tvåspråkig modell för inbäddning av tvåspråkiga ord (BWE). Denna modell (HYBWE) lär sig kartläggningen mellan två enspråkiga inbäddningsutrymmen med endast mycket tillförlitliga symmetriska översättning par från ett frö dokument nivå inbäddning utrymme. Vi utför tvåspråkigt lexikoninlärning (BLL) med 3 språkpar och visar att genom att noggrant välja pålitliga översättning par vår nya HYBWE modell överträffar benchmarking BWE lärande modeller, som alla använder dyrare tvåspråkiga signaler. Effektivt, Vi visar att en SBWES kan induceras genom att utnyttja endast en mycket svag tvåspråkig signal (dokument anpassningar) tillsammans med enspråkig data.
En annan forskningslinje i denna ven är arbetet med REF, som analyserar hur egenskaper i utsädeslexikon påverkar tvåspråkig ordbok induktion över olika dimensioner (dvs. lexikon källa, lexikon storlek, översättningsmetod, översättning par tillförlitlighet).
On the Role of Seed Lexicons in Learning Bilingual Word Embeddings
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}