論文の概要: Zero-Shot Cross-Lingual Dependency Parsing through Contextual Embedding Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02212v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 06:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 15:03:40.032032
• Title: Zero-Shot Cross-Lingual Dependency Parsing through Contextual Embedding Transformation
• Title（参考訳）: 文脈埋め込み変換によるゼロショットクロス言語依存性解析
• Authors: Haoran Xu and Philipp Koehn
• Abstract要約: クロスリンガル埋め込み空間マッピングは通常、静的ワードレベル埋め込みで研究される。 感覚レベルと辞書のない文脈埋め込みアライメントアプローチを検討する。 組み込み変換によって構築された概念共有空間によるゼロショット依存性解析の実験は、多言語埋め込みを使用して最先端の方法を大幅に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.615096161060399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Linear embedding transformation has been shown to be effective for zero-shot cross-lingual transfer tasks and achieve surprisingly promising results. However, cross-lingual embedding space mapping is usually studied in static word-level embeddings, where a space transformation is derived by aligning representations of translation pairs that are referred from dictionaries. We move further from this line and investigate a contextual embedding alignment approach which is sense-level and dictionary-free. To enhance the quality of the mapping, we also provide a deep view of properties of contextual embeddings, i.e., anisotropy problem and its solution. Experiments on zero-shot dependency parsing through the concept-shared space built by our embedding transformation substantially outperform state-of-the-art methods using multilingual embeddings.
• Abstract（参考訳）: 線形埋め込み変換はゼロショット言語間伝達タスクに有効であることが示されており、驚くほど有望な結果が得られる。 しかし、言語間の埋め込み空間マッピングは通常静的な単語レベルの埋め込みで研究され、そこでは辞書から参照される翻訳対の表現を整列させることで空間変換が導かれる。 このラインからさらに進み、感覚レベルと辞書なしのコンテキスト埋め込みアライメントアプローチを調査します。 マッピングの品質を高めるために、我々はまた、コンテキスト埋め込み、すなわち異方性問題とその解のプロパティの深いビューを提供します。 組み込み変換によって構築された概念共有空間によるゼロショット依存性解析の実験は、多言語埋め込みを使用して最先端の方法を大幅に上回る。

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