De flesta befintliga modeller för flerspråkig behandling av naturligt språk (NLP) behandlar språket som en diskret kategori, och gör förutsägelser för antingen ett språk eller ett annat. Däremot föreslår vi att man använder kontinuerliga vektorrepresentationer av språk. Vi visar att dessa kan läras effektivt med en karaktärsbaserad neural språkmodell, och används för att förbättra slutsatsen om språkvarianter som inte ses under utbildningen. I experiment med 1303 bibelöversättningar till 990 olika språk utforskar vi empiriskt kapaciteten hos flerspråkiga språkmodeller och visar också att språkvektorerna fångar genetiska relationer mellan språk.
REF använder en teckennivå, flerspråkig språkmodell för att lära sig vektorer för att representera språk.
Continuous multilinguality with language vectors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}