Cross-Lingual Word Alignment for ASEAN Languages with Contrastive Learning

📄 arXiv: 2407.05054v1 📥 PDF

作者: Jingshen Zhang, Xinying Qiu, Teng Shen, Wenyu Wang, Kailin Zhang, Wenhe Feng

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-06

💡 一句话要点

提出基于对比学习的跨语言词对齐方法，提升东盟语言在低资源场景下的准确率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 跨语言词对齐 对比学习 低资源语言 东盟语言 BiLSTM 编码器-解码器 负采样

📋 核心要点

  1. 现有BiLSTM词对齐模型仅关注词嵌入相似性，忽略了词嵌入间的差异性，限制了低资源场景下的性能。
  2. 论文提出将对比学习融入BiLSTM编码器-解码器框架，利用多视角负采样策略学习词对间的差异。
  3. 实验结果表明，该方法在老挝语、越南语、泰语和印度尼西亚语等东盟语言上，显著提升了词对齐的准确率。

📝 摘要（中文）

跨语言词对齐在各种自然语言处理任务中起着至关重要的作用，尤其是在低资源语言方面。最近的研究提出了一种基于BiLSTM的编码器-解码器模型，该模型在低资源环境中优于预训练语言模型。然而，他们的模型只考虑了词嵌入空间的相似性，而没有明确地对词嵌入之间的差异进行建模。为了解决这个限制，我们提出将对比学习融入到基于BiLSTM的编码器-解码器框架中。我们的方法引入了一种多视角负采样策略，以学习共享跨语言嵌入空间中词对之间的差异。我们在五个双语对齐数据集上评估了我们的模型，这些数据集涵盖了四种东盟语言：老挝语、越南语、泰语和印度尼西亚语。实验结果表明，集成对比学习能够持续提高所有数据集上的词对齐准确率，证实了该方法在低资源场景中的有效性。我们将发布我们的数据集和代码，以支持未来对东盟或更多低资源词对齐的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源场景下跨语言词对齐的问题。现有基于BiLSTM的编码器-解码器模型虽然在低资源场景下表现优于预训练语言模型，但其主要缺陷在于仅关注词嵌入空间的相似性，而忽略了词嵌入之间的差异性。这种忽略导致模型无法充分利用信息，限制了其在低资源环境下的性能。

核心思路：论文的核心思路是通过引入对比学习，显式地建模词嵌入之间的差异。对比学习通过区分相似和不相似的样本来学习嵌入表示。具体而言，论文采用多视角负采样策略，为每个词对构建多个负样本，从而迫使模型学习区分这些负样本，进而更好地捕捉词嵌入之间的差异。

技术框架：整体框架仍然是基于BiLSTM的编码器-解码器结构。首先，使用BiLSTM对源语言和目标语言的句子进行编码，得到词嵌入表示。然后，将这些词嵌入表示输入到解码器中，解码器负责生成词对齐结果。关键在于，在训练过程中，引入了对比学习模块，该模块利用多视角负采样策略生成负样本，并计算对比损失。

关键创新：最重要的技术创新点在于将对比学习与多视角负采样策略相结合，用于学习词嵌入之间的差异。与现有方法仅关注相似性不同，该方法显式地建模了差异性，从而能够更好地捕捉词对之间的关系。多视角负采样策略进一步增强了对比学习的效果，因为它为每个词对提供了多个不同的负样本，迫使模型学习更加鲁棒的嵌入表示。

关键设计：多视角负采样策略是关键设计之一。具体来说，对于每个词对，论文从不同的角度（例如，基于词频、基于距离等）选择多个负样本。对比损失函数的设计也至关重要，它需要能够有效地区分正样本和负样本。论文可能采用了InfoNCE损失或其他类似的对比损失函数。具体的BiLSTM网络结构和超参数设置（例如，隐藏层大小、学习率等）未知，需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

实验结果表明，在老挝语、越南语、泰语和印度尼西亚语等四种东盟语言的五个双语对齐数据集上，集成对比学习后，词对齐准确率得到持续提升。具体的提升幅度和对比基线未知，需要在论文中查找详细数据。该结果验证了所提出的对比学习方法在低资源场景下的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器翻译、跨语言信息检索、多语言知识图谱构建等领域。尤其对于缺乏大规模平行语料的低资源语言，该方法能够有效提升跨语言任务的性能，促进这些语言的信息化发展。未来，该方法可以推广到更多低资源语言和更复杂的跨语言任务中。

📄 摘要（原文）

Cross-lingual word alignment plays a crucial role in various natural language processing tasks, particularly for low-resource languages. Recent study proposes a BiLSTM-based encoder-decoder model that outperforms pre-trained language models in low-resource settings. However, their model only considers the similarity of word embedding spaces and does not explicitly model the differences between word embeddings. To address this limitation, we propose incorporating contrastive learning into the BiLSTM-based encoder-decoder framework. Our approach introduces a multi-view negative sampling strategy to learn the differences between word pairs in the shared cross-lingual embedding space. We evaluate our model on five bilingual aligned datasets spanning four ASEAN languages: Lao, Vietnamese, Thai, and Indonesian. Experimental results demonstrate that integrating contrastive learning consistently improves word alignment accuracy across all datasets, confirming the effectiveness of the proposed method in low-resource scenarios. We will release our data set and code to support future research on ASEAN or more low-resource word alignment.