Language embeddings for typology and cross-lingual transfer learning

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F21%3A10440948" target="_blank" >RIV/00216208:11320/21:10440948 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Language embeddings for typology and cross-lingual transfer learning

Popis výsledku v původním jazyce

Cross-lingual language tasks typically require a substantial amount of annotated data or parallel translation data. We explore whether language representations that capture relationships among languages can be learned and subsequently leveraged in cross-lingual tasks without the use of parallel data. We generate dense embeddings for 29 languages using a denoising autoencoder, and evaluate the embeddings using the World Atlas of Language Structures (WALS) and two extrinsic tasks in a zero-shot setting: cross-lingual dependency parsing and cross-lingual natural language inference.

Název v anglickém jazyce

Language embeddings for typology and cross-lingual transfer learning

Popis výsledku anglicky

Cross-lingual language tasks typically require a substantial amount of annotated data or parallel translation data. We explore whether language representations that capture relationships among languages can be learned and subsequently leveraged in cross-lingual tasks without the use of parallel data. We generate dense embeddings for 29 languages using a denoising autoencoder, and evaluate the embeddings using the World Atlas of Language Structures (WALS) and two extrinsic tasks in a zero-shot setting: cross-lingual dependency parsing and cross-lingual natural language inference.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

ACL-IJCNLP 2021 - 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing, Proceedings of the Conference

ISBN

978-1-954085-52-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

16

Strana od-do

7210-7225

Název nakladatele

Association for Computational Linguistics

Místo vydání

Stroudsburg

Místo konání akce

online

Datum konání akce

1. 8. 2021

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—