Vi anser att problemet med att anpassa kontinuerliga ordrepresentationer, inlärda på flera språk, till ett gemensamt utrymme. Det visades nyligen att när det gäller två språk är det möjligt att lära sig en sådan kartläggning utan övervakning. Detta dokument utvidgar denna arbetslinje till att omfatta problemet med att anpassa flera språk till ett gemensamt område. En lösning är att självständigt kartlägga alla språk till ett pivotspråk. Tyvärr försämrar detta kvaliteten på indirekt ordöversättning. Vi föreslår därför en ny formulering som säkerställer kompatibla kartläggningar, vilket leder till bättre anpassning. Vi utvärderar vår metod genom att gemensamt anpassa ordvektorer på elva språk, visa konsekvent förbättring med indirekta kartläggningar samtidigt upprätthålla konkurrenskraftig prestanda på direkt ordöversättning.
Nyligen har Ref arbetat med problemet med att anpassa mer än två språk samtidigt genom en formulering som säkerställer jämförbara kartläggningar.
Unsupervised Hyperalignment for Multilingual Word Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}