基于图像搜索的跨语言学习的局限性
计算与语言
2017-09-19 v1
摘要
跨语言表示学习是使自然语言处理（NLP）扩展到全球所有语言的重要一步。近期关于双语词典诱导的工作表明，可以基于与词语关联的图像之间的相似性来学习词语的跨语言表示。然而，该工作仅专注于选定名词的翻译。在我们的工作中，我们研究了其他词类（特别是形容词和动词）的含义是否也能以同样的方式被学习。我们还尝试将从视觉数据中学到的表示与从文本数据中学到的嵌入相结合。我们在五个语言对上的实验表明，先前的工作无法扩展到学习简单名词之外的跨语言表示问题。
引用
@article{arxiv.1709.05914,
title = {Limitations of Cross-Lingual Learning from Image Search},
author = {Mareike Hartmann and Anders Soegaard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.05914},
year = {2017}
}