Vi presenterar vår erfarenhet av att tillämpa distributionssemantik (neural word inbäddings) på problemet med att representera och samla dokument i en tvåspråkig jämförbar corpus. Våra data är en samling av ryska och ukrainska akademiska texter, för vilka ämnen är deras akademiska områden. För att bygga språkoberoende semantiska representationer av dessa dokument utbildar vi neurala fördelningsmodeller på enspråkig korpora och lär oss den optimala linjära omvandlingen av vektorer från ett språk till ett annat. De resulterande vektorerna används sedan för att producera'semantiska fingeravtryck' av dokument, vilket fungerar som indata till en klusteralgoritm. Den framlagda metoden jämförs med flera baslinjer inklusive "ortografisk översättning" med Levenshtein redigera avstånd och överträffar dem med stor marginal. Vi visar också att språkoberoende "semantiska fingeravtryck" är överlägsna flerspråkiga klusteralgoritmer som föreslogs i det tidigare arbetet, samtidigt som de kräver mindre språkliga resurser.
Verket REF beskriver en utbildning av ordinslag på jämförbara enspråkiga korpora och lära sig den optimala linjära omvandlingen av vektorer från ett språk till ett annat (det användes ryska och ukrainska akademiska texter).
Clustering Comparable Corpora of Russian and Ukrainian Academic Texts: Word Embeddings and Semantic Fingerprints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}