論文の概要: Unsupervised Multilingual Alignment using Wasserstein Barycenter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00743v2
• Date: Tue, 28 Jul 2020 23:42:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 01:57:49.017067
• Title: Unsupervised Multilingual Alignment using Wasserstein Barycenter
• Title（参考訳）: Wasserstein Barycenter を用いた教師なし多言語アライメント
• Authors: Xin Lian, Kshitij Jain, Jakub Truszkowski, Pascal Poupart, and Yaoliang Yu
• Abstract要約: 並列データを用いずに複数の言語間で単語間翻訳を行う問題について検討する。 我々は、ワッサーシュタイン・バリセンタをより情報的な「意味」言語として使うことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.209839093195914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study unsupervised multilingual alignment, the problem of finding word-to-word translations between multiple languages without using any parallel data. One popular strategy is to reduce multilingual alignment to the much simplified bilingual setting, by picking one of the input languages as the pivot language that we transit through. However, it is well-known that transiting through a poorly chosen pivot language (such as English) may severely degrade the translation quality, since the assumed transitive relations among all pairs of languages may not be enforced in the training process. Instead of going through a rather arbitrarily chosen pivot language, we propose to use the Wasserstein barycenter as a more informative "mean" language: it encapsulates information from all languages and minimizes all pairwise transportation costs. We evaluate our method on standard benchmarks and demonstrate state-of-the-art performances.
• Abstract（参考訳）: 並列データを用いずに複数の言語間で単語間翻訳を行う問題である,教師なし多言語アライメントについて検討する。 一般的な戦略の1つは、入力言語のうちの1つを通過する重要な言語として選択することで、より単純化されたバイリンガル設定に対する多言語アライメントを減らすことである。 しかし、不適切な選択されたピボット言語(英語など)を通すと翻訳品質が著しく低下する可能性があることはよく知られている。 任意に選択されたピボット言語を通す代わりに、wasserstein barycenterをより有意義な"平均"言語として使うことを提案している。 本手法を標準ベンチマークで評価し,最新性能を示す。

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