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解构新加坡英语的言语颗粒与任务驱动表示
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种生成模型，通过结构化正则先验联合学习源和目标模型参数，解决跨语言迁移问题。利用可逆投影学习公共嵌入空间，提升跨语言词嵌入效果。在英语为源的依赖树库上评估，对10种语言的词性标注和依赖分析分别提升5.2%和8.3%。
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关键要点
- 提出了一种生成模型，通过结构化正则先验联合学习源和目标模型参数。
- 解决了在距离较远的语言之间的跨语言迁移问题。
- 利用可逆投影学习公共嵌入空间，补偿不完美的跨语言词嵌入输入。
- 在英语为源的依赖树库上进行评估，涉及10种与英语相距较远的语言。
- 在词性标注和依赖分析方面分别提升了5.2%和8.3%。
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