【微软亚洲研究院】无监督词嵌入对齐的几何感知域自适应，Geometry-aware Domain Adaptation for Unsupervised Alignment of Word Embeddings

题目 Geometry-aware Domain Adaptation for Unsupervised Alignment of Word Embeddings

摘要：

本文提出了一种新的基于流形的几何学习方法来学习源语言和目标语言之间的无监督词嵌入对齐。该方法将对列学习问题归结为双随机矩阵流形上的域适应问题。这一观点的提出是为了对齐两个语言空间的二阶信息。利用双随机流形的丰富几何性质，提出了一种高效的黎曼流形的共轭梯度算法。从经验上看，该方法在跨语言对的双语词汇归纳任务中表现优于基于最优迁移的方法。远程语言对性能的提高更为显著。