Korsspråkiga eller korsdomänkorrespondenser spelar viktiga roller i uppgifter som sträcker sig från maskinöversättning till överföring av lärande. Nyligen har rent oövervakade metoder som fungerar på enspråkiga inbäddningar blivit effektiva anpassningsverktyg. Nuvarande hjärtetillståndsmetoder omfattar dock flera steg, bland annat heuristiska strategier för efter-hoc-förfining. I den här artikeln kastar vi korrespondensproblemet direkt som ett optimalt transport (OT) problem, bygger på idén att ord inbäddningar uppstår från metrisk återhämtning algoritmer. Vi utnyttjar faktiskt GromovWasserstein avstånd som mäter hur likheter mellan par av ord relaterar över språk. Vi visar att vårt OT-mål kan uppskattas effektivt, kräver lite eller ingen inställning, och resulterar i prestanda jämförbar med toppmoderna i olika oövervakade ordöversättningsuppgifter.
REF kastar problemet som ett optimalt transportproblem och utnyttjar avståndet mellan Gromov och Wasserstein som mäter hur likheter mellan ordpar förhåller sig mellan olika språk.
Gromov-Wasserstein Alignment of Word Embedding Spaces
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}