I detta dokument föreslås en modulär inducering och representationsinlärningsmodell som tillsammans lär sig tvåspråkig känsla inbäddningar som ligger väl i vektorutrymmet, där den tvärspråkiga signalen i den engelsk-kinesiska parallella corpus utnyttjas för att fånga collocation och distribuerade egenskaper i språkparet. Modellen utvärderas på Stanford Contextual Word Likhet Dataset (SCWS) för att säkerställa kvaliteten på enspråkig känsla inbäddningar. Dessutom introducerar vi tvåspråkiga Contextual Word Likhet (BCWS), en stor och hög kvalitet datauppsättning för att utvärdera crosslingual känsla inbäddningar, vilket är det första försöket att mäta om de inlärda inbäddningar verkligen är i linje väl i vektorutrymmet. Det föreslagna tillvägagångssättet visar den överlägsna kvaliteten på inbäddningar av sinne som utvärderas i både enspråkiga och tvåspråkiga utrymmen. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Den enda sammanhangsmedvetna datauppsättningen för utvärdering av flerspråkiga inbäddningar på ordnivå är tvåspråkig kontextuell ordlikhet (BCWS) REF.
CLUSE: Cross-Lingual Unsupervised Sense Embeddings
{'venue': 'Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}