面向高效跨语言音乐条目标注的多语言音乐流派嵌入

用音乐流派标注音乐条目对音乐推荐与信息检索至关重要，但由于音乐流派是主观概念，这一任务颇具挑战。近来，为显式考虑此种主观性，音乐条目标注被建模为翻译任务：从源自其他标签系统的一组音乐流派标签，预测某音乐条目在目标词表或分类法（标签系统）内的音乐流派。然而，在没有平行语料库的情况下，以往的解决方案无法处理其他语言的标签系统，仅限于英语。此处，通过学习多语言音乐流派嵌入，我们实现了不依赖平行语料的跨语言音乐流派翻译。首先，我们对预训练词嵌入应用组合性函数以表示多词标签。其次，我们利用多语言音乐流派图并通过改进的改造(retrofitting)算法将标签表示适配到音乐领域。实验表明，我们的方法：1）在多种语言（英语、法语和西班牙语）的跨标签系统音乐流派翻译中有效；2）在英语多源翻译任务中优于先前基线。我们公开发布了新的多语言数据与代码。