Aug, 2018

将普克鲁斯特分析泛化以提升双语词典感知能力

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TL;DR本文提出了一种新方法，即通过将两种语言映射到一个潜在的第三个空间中，而不是直接对其进行线性对齐，从而更容易地学习到近似的对齐，在低资源情况下可以通过支持语言进一步提高性能的双语词典归纳方法。
bilingual dictionary inductionword vector spaceslatent spacealignmentlow resource settings
发现论文，激发创造
  • 无监督机器翻译实现双语词库归纳

    本文提出一种新的方法，使用无监督机器翻译的方法生成合成平行语料库，进而提取双语词汇表。该方法可与任何词向量和跨语言映射技术一起使用，并且除了用于训练词向量的单语语料库外，不需要任何其他资源。在评估方面，与最近邻和 CSLS 技术相比，该方法在标准 MUSE 数据集上提高了 6 个准确度点，确立了新的最先进技术。

    Jul, 2019

  • 利用单语嵌入中的结构相似性进行非监督式词汇对应

    本文提出了一种无监督的方法来学习一对语言的双语词典，并利用单语向量空间中的局部和全局结构将它们对齐，从而使相似的单词映射到一起，实验表明，使用提出的无监督方法学习的双语对应词性能与使用监督学习的双语对应词从种子词典中学习的相当。

    Dec, 2017

  • 半监督学习用于双语词典归纳

    无监督和半监督学习方法在词向量、双语词汇归纳以及排名问题方面取得了重要进展。

    Feb, 2024

  • LNMap: 基于潜空间非线性映射的双语词典感应中的同构假设偏移

    提出了一种新的半监督方法，通过两个独立训练的自编码器的潜在空间使用非线性映射，学习用于双语词汇识别的跨语言词嵌入表示，并在 15 种不同方向的语言对（包括资源丰富和低资源语言）的两个数据集上进行了广泛的实验，结果表明该方法优于现有模型。

    Apr, 2020

  • 多语言词嵌入的无监督超级对齐

    本文研究了将在多种语言中学习到的连续单词表示对齐到一个共同空间的问题，并提出了一种新的方案来保证映射的组合性，从而在维持直接单词翻译的竞争性表现的同时，实现了间接单词翻译的更好对齐。

    Nov, 2018

  • 双语词典感应中的半监督非等距嵌入空间

    该论文提出了一种半监督的双语词汇识别方法（BLISS），该方法使用了一个新的中枢过滤技术，可以放松两个嵌入空间同构假设，利用有限的对齐双语词汇表和更大的未对齐词汇表，实现了令人瞩目的效果。

    Aug, 2019

  • 通过中间相遇提升跨语言词嵌入

    本研究中，我们提出了一种修改交叉语言同义词向中心点移动的方法，可通过最初的线性变换对两个不相交的单语向量空间进行对准来有效学习交叉语言词嵌入，并实现更好的交叉语言整合。同时，我们的实验结果表明该方法明显优于现有方法在单语和跨语言评估任务方面的表现。

    Aug, 2018

  • 无监督双语平行语料库构建及词对齐的双语词汇识别

    本文提出了一种过程，结合自监督的双文本挖掘与自监督的词对齐，从而产生更高质量的双语词典，进一步地，学习过滤结果的词汇条目，最终模型在 12 种语言对上的 BUCC 2020 共享任务中，比现有技术提高了 14 个 F1 点，同时提供更加可解释的方法和丰富的词义语境推理能力。

    Jan, 2021

  • 在潜藏度量空间中学习多语言词向量：一种几何方法

    本文提出了一种新的几何方法，通过单语嵌入和双语词典学习双语映射，并将其建模为平滑的黎曼流形上的优化问题，旨在解决双语词典感应和多语言学习中的问题。该方法分解了学习源语言到目标语言的变换，包括学习用于将语言特定的嵌入旋转到公共空间的旋转以及学习在公共空间中对嵌入之间相似性进行建模的相似性度量。结果表明，该方法在双语词典感应和跨语言词相似性任务上优于以前的方法，同时还将该框架推广到了多种语言的共同潜在空间表示上，展示了联合学习处理多语言问题的有效性。

    Aug, 2018

  • 利用语言相似性进行机器翻译

    本文提出了一种自动化生成和扩展字典和短语表的方法，利用大规模单语数据学习语言结构和小型双语数据映射语言空间之间的线性映射，从而实现翻译缺失的单词和短语，能达到英语和西班牙语之间近 90% 准确率，可用于扩展和完善任何语言对的字典和翻译表。

    Sep, 2013