Oöverträffad ordöversättning från nonparallell interlingual corpora har väckt stort forskningsintresse. Mycket nyligen, neurala nätverk metoder tränas med kontradiktoriska förlust funktioner uppnått hög noggrannhet på denna uppgift. Trots den imponerande framgången med de senaste teknikerna, lider de av de typiska nackdelarna med generativa kontrarisiva modeller: känslighet för hyper-parametrar, lång träningstid och brist på tolkningsbarhet. I detta dokument konstaterar vi att två tillräckligt likartade distributioner kan anpassas korrekt till iterativa matchningsmetoder. Vi presenterar en ny metod som först anpassar det andra ögonblicket i ordfördelningen av de två språken och sedan iterativt förfinar anpassningen. Omfattande experiment på ordöversättning av europeiska och icke-europeiska språk visar att vår metod uppnår bättre resultat än den senaste tidens moderna, djupgående och kontradiktoriska metoder och är konkurrenskraftig med det övervakade utgångsläget. Det är också effektivt, lätt att parallellisera på CPU och tolkningsbar.
REF anpassar det andra skedet av orddistributionen av de två språken med hjälp av huvudkomponentanalys (PCA) och förfinar sedan anpassningen iterativt med hjälp av en variant av metoden Iterative Closest Point (ICP) som används i datorseendet.
Non-Adversarial Unsupervised Word Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}