論文の概要: Cross-Lingual Word Embeddings for Turkic Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08340v1
• Date: Sun, 17 May 2020 18:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 05:35:32.217151
• Title: Cross-Lingual Word Embeddings for Turkic Languages
• Title（参考訳）: テュルク諸語における言語間埋め込み
• Authors: Elmurod Kuriyozov, Yerai Doval, Carlos G\'omez-Rodr\'iguez
• Abstract要約: 言語間の単語埋め込みは、リソース豊富な言語から低リソース言語に知識を移すことができる。 トルコ語、ウズベク語、アゼリ語、カザフ語、キルギス語に言語間単語を埋め込む方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.418033127602866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been an increasing interest in learning cross-lingual word embeddings to transfer knowledge obtained from a resource-rich language, such as English, to lower-resource languages for which annotated data is scarce, such as Turkish, Russian, and many others. In this paper, we present the first viability study of established techniques to align monolingual embedding spaces for Turkish, Uzbek, Azeri, Kazakh and Kyrgyz, members of the Turkic family which is heavily affected by the low-resource constraint. Those techniques are known to require little explicit supervision, mainly in the form of bilingual dictionaries, hence being easily adaptable to different domains, including low-resource ones. We obtain new bilingual dictionaries and new word embeddings for these languages and show the steps for obtaining cross-lingual word embeddings using state-of-the-art techniques. Then, we evaluate the results using the bilingual dictionary induction task. Our experiments confirm that the obtained bilingual dictionaries outperform previously-available ones, and that word embeddings from a low-resource language can benefit from resource-rich closely-related languages when they are aligned together. Furthermore, evaluation on an extrinsic task (Sentiment analysis on Uzbek) proves that monolingual word embeddings can, although slightly, benefit from cross-lingual alignments.
• Abstract（参考訳）: 英語などの資源豊富な言語から得られた知識を、トルコ語、ロシア語など、注釈付きデータが乏しい低リソース言語に伝達するために、言語間単語の埋め込みを学ぶことへの関心が高まっている。 本稿では,トルコ語,ウズベク語,アゼルバイジャン語,カザフ語,キルギス語など,低リソース制約の影響を強く受けているトルコ語族に属する一言語組込み空間を統一するための確立された手法について,最初の実現可能性について検討する。 これらの技術は、主にバイリンガル辞書の形で明示的な監督をほとんど必要とせず、低リソースの辞書を含む様々な領域に容易に適応できることが知られている。 両言語辞書とこれらの言語に対する新しい単語埋め込みを取得し、最先端技術を用いて言語間単語埋め込みを得るためのステップを示す。 次に,バイリンガル辞書誘導タスクを用いて結果を評価する。 実験の結果,得られたバイリンガル辞書は従来よりも優れており,低リソース言語からの単語の埋め込みは,リソースに富んだ近縁な言語が連携する上で有効であることがわかった。 さらに、外在的タスク(ウズベクの感性分析)の評価は、単言語単語の埋め込みはわずかながら言語間アライメントの恩恵を受けることができることを証明している。

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