Exakt flerspråkig överföring tolkning bygger vanligtvis på noggrann funktionsteknik. I detta dokument föreslår vi en hierarkisk tensorbaserad strategi för denna uppgift. Detta tillvägagångssätt framkallar en kompakt funktion representation genom att kombinera atomiska egenskaper. Men, till skillnad från traditionella tensor modeller, gör det möjligt för oss att införliva tidigare kunskap om önskade funktionsinteraktioner, eliminera ogiltiga funktionskombinationer. I detta syfte använder vi en hierarkisk struktur som använder mellaninbäddningar för att fånga önskade funktionskombinationer. Algebraiskt motsvarar denna hierarkiska tensor summan av traditionella tensorer med delade komponenter, och kan därmed effektivt tränas med vanliga online-algoritmer. I både oövervakade och halvövervakade överföringsscenarier förbättrar vår hierarkiska tensor konsekvent UAS och LAS över toppmoderna flerspråkiga överföringstolkar och den traditionella tensormodellen över 10 olika språk. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF introducerar en tensorbaserad funktionsrepresentation som kan integrera förkunskaper om funktionsinteraktioner som lärs ut från källspråk.
Hierarchical Low-Rank Tensors for Multilingual Transfer Parsing
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}