論文の概要: Learning Translations via Matrix Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13195v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 04:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 23:19:11.924118
• Title: Learning Translations via Matrix Completion
• Title（参考訳）: マトリックスコンプリートによる翻訳学習
• Authors: Derry Wijaya, Brendan Callahan, John Hewitt, Jie Gao, Xiao Ling, Marianna Apidianaki, Chris Callison-Burch,
• Abstract要約: 本稿では,このタスクを行列補完問題としてモデル化し,行列完了のための効果的で拡張可能なフレームワークを提案する。 この方法は多種多様なバイリンガル信号とモノリンガル信号を利用し、それぞれが不完全またはノイズである可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.785057680020245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bilingual Lexicon Induction is the task of learning word translations without bilingual parallel corpora. We model this task as a matrix completion problem, and present an effective and extendable framework for completing the matrix. This method harnesses diverse bilingual and monolingual signals, each of which may be incomplete or noisy. Our model achieves state-of-the-art performance for both high and low resource languages.
• Abstract（参考訳）: バイリンガル・レキシコン・インダクションはバイリンガル・パラレル・コーパスを使わずに単語翻訳を学習するタスクである。 本稿では,このタスクを行列補完問題としてモデル化し,行列完了のための効果的で拡張可能なフレームワークを提案する。 この方法は多種多様なバイリンガル信号とモノリンガル信号を利用し、それぞれが不完全またはノイズである可能性がある。 本モデルは,高低リソース言語と高低リソース言語の両方に対して,最先端の性能を実現する。

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