一种用于向量空间映射的无监督方法
计算与语言
2017-11-21 v2
摘要
我们提出了一种与语言无关的无监督方法，利用变换矩阵将源语言的词嵌入转换为目标语言的词嵌入。我们的模型处理了世界上许多语言面临的数据稀缺问题，并通过依赖源语言词的变换嵌入，为目标语言中的词提供了改进的词嵌入。我们最初通过在相似语言对（以印地语为源语言、乌尔都语为目标语言）上的词相似度任务评估了我们的方法，同时我们也在以法语和德语为目标语言、英语为源语言的设定下进行了评估。我们的方法改进了当前最先进（SOTA）结果——法语提升13%，德语提升19%。对于乌尔都语，我们的初始基线分数提升了16%。我们进一步通过将方法应用于同一语言的多个模型并在两个模型间迁移词，从而解决模型中缺失词的问题，探索了方法的前景。我们在词相似度和词类比任务上对此进行了评估。
引用
@article{arxiv.1711.05680,
title = {An Unsupervised Approach for Mapping between Vector Spaces},
author = {Syed Sarfaraz Akhtar and Arihant Gupta and Avijit Vajpayee and Arjit Srivastava and Madan Gopal Jhawar and Manish Shrivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.05680},
year = {2017}
}
备注
CICLing 2017