論文の概要: Unsupervised Alignment of Distributional Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04863v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 16:39:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 20:01:27.601929
• Title: Unsupervised Alignment of Distributional Word Embeddings
• Title（参考訳）: 分散語埋め込みの教師なしアライメント
• Authors: Ai\"ssatou Diallo
• Abstract要約: クロスドメインアライメントは、機械翻訳から伝達学習までのタスクにおいて重要な役割を果たす。 提案手法は,複数の言語対をまたいだバイリンガル語彙誘導タスクにおいて,優れた性能を発揮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-domain alignment play a key roles in tasks ranging from machine translation to transfer learning. Recently, purely unsupervised methods operating on monolingual embeddings have successfully been used to infer a bilingual lexicon without relying on supervision. However, current state-of-the art methods only focus on point vectors although distributional embeddings have proven to embed richer semantic information when representing words. In this paper, we propose stochastic optimization approach for aligning probabilistic embeddings. Finally, we evaluate our method on the problem of unsupervised word translation, by aligning word embeddings trained on monolingual data. We show that the proposed approach achieves good performance on the bilingual lexicon induction task across several language pairs and performs better than the point-vector based approach.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインアライメントは、機械翻訳から伝達学習までのタスクにおいて重要な役割を果たす。 近年,単言語組込みで動作する純粋に教師なしの手法が,指導に頼らずに二言語レキシコンを推定することに成功した。 しかし、現在の最先端技術は点ベクトルのみに焦点を当てているが、分布埋め込みは単語を表現する際によりリッチな意味情報を埋め込むことが証明されている。 本稿では,確率的埋め込みを整合するための確率的最適化手法を提案する。 最後に,単言語データを用いて学習した単語埋め込みを整合させることにより,教師なし単語翻訳の問題に対する評価を行った。 提案手法は,複数の言語対にまたがるバイリンガル語彙誘導タスクにおいて優れた性能を示し,ポイントベクタに基づく手法よりも優れた性能を示す。

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