En gemensam rymdmodell för flerspråkiga distribuerade representationer generaliserar språk-invarianta semantiska funktioner. I detta dokument presenterar vi en matris cofaktorization ram för att lära sig flerspråkiga ord inbäddningar. Vi definierar uttryckligen enspråkiga utbildningsmål i form av matris sönderdelning, och framkallar tvärspråkiga begränsningar för att samtidigt faktorisera enspråkiga matriser. De tvärspråkiga begränsningarna kan härledas från parallellkorpora, med eller utan ordanpassningar. Empiriska resultat om en uppgift med flerspråkig dokumentklassificering visar att vår metod är effektiv för att koda språköverskridande kunskaper som begränsningar för flerspråkiga ordinslag.
REF föreslog en träningsalgoritm i form av matris sönderdelning och inducerade tvärspråkiga begränsningar för samtidig faktorisering av enspråkiga matriser.
Learning Cross-lingual Word Embeddings via Matrix Co-factorization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}