Word Embedding List｜ACL 2020 词嵌入长文汇总及分类

ACL 2020 于 5 月 17 日放榜啦，在此祝贺、羡慕每一位论文被接收的朋友。以下汇总并尝试按主题分类了 37 篇与 word embedding 有关的长文，让我们一起看看今年词嵌入的研究又有哪些新进展。

关于作者：张正，坐标巴黎，上班NLP，下班词嵌入。

纵向分类

一千个人眼里有一千个分类方法。在此我从两个维度做分类：

涉及语言数量：单语言；跨（多）语言。
词嵌入类型：语境词嵌入（contextualized word embedding）；传统词嵌入（上下文无关，如word2vec，fastText，GloVe等）两个子类。

当然还有一些文章目前找不到公开版本，我将其暂时分到“未分类”大类。等有更多信息时再修改。

横向标签

为了方便关于特定主题的搜索，每篇文章我也添加了#标签：

#monolingual
#cross-lingual
#contextualized
#unsupervised
#BERT
#bias
#word-sense
#distillation
#overview
#mid-resource
#rare-word
#domain-adaptation

单语言（monolingual）语境词嵌入（contextualized word embedding）

论文标题：A Monolingual Approach to Contextualized Word Embeddings for Mid-Resource Languages

关键词：#monolingual #contextualized #mid-resource #cross-lingual

之所以加 cross-lingual 因为从 abstract 来看，作者在多个语种上进行了单语词嵌入训练，并最终和 multilingual BERT 做比较。

论文标题：Analysing Lexical Semantic Change with Contextualised Word Representations

关键词：#monolingual #contextualized #word-sense

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.14118

在语境词嵌入上做 clustering。

论文标题：Autoencoding Pixies: Amortised Variational Inference with Graph Convolutions for Functional Distributional Semantics

关键词：#monolingual #contextualized

论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.02991

Functional Distributional Semantics provides a linguistically interpretable framework for distributional semantics, by representing the meaning of a word as a function (a binary classifier), instead of a vector.

论文标题：BERTRAM: Improved Word Embeddings Have Big Impact on Contextualized Model Performance

关键词：#monolingual #contextualized #rare-word #BERT

论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.07181

如何训练好罕见词。

论文标题：CamemBERT: a Tasty French Language Model

关键词：#monolingual #contextualized #BERT

论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.03894

法国人的骄傲我向来理解不了。。。

论文标题：Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks

关键词：#monolingual #contextualized #BERT #domain-adaptation

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.10964

论文标题：Fast and Accurate Deep Bidirectional Language Representations for Unsupervised Learning

关键词：#monolingual #contextualized #BERT #unsupervised

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.08097

论文标题：FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time

关键词：#monolingual #contextualized #BERT #distillation

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.02178.pdf

蒸馏肯定是热点，但我个人不是很懂，还得多学习。

论文标题：Improving Transformer Models by Reordering their Sublayers

关键词：#monolingual #contextualized

论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.03864

这篇我不确定是否应该归到 word embedding 相关。但是当 Omer Levy 和 Noah A. Smith 联手研究模型内部的时候，看了是绝不会吃亏的。

论文标题：Interpreting Pretrained Contextualized Representations via Reductions to Static Embeddings

关键词：#monolingual #contextualized

虽然文章还没公开，但我猜的话是 cluster+word sense。

论文标题：nvestigating Word-Class Distributions in Word Vector Spaces

这篇也是文章还没出来，但我做跟上篇一样的猜测。

论文标题：MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices

关键词：#monolingual #contextualized #BERT #distillation

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.02984

有哪位好心人（非化学专业）可以给我讲下蒸馏。

论文标题：Moving Down the Long Tail of Word Sense Disambiguation with Gloss Informed Bi-encoders

关键词：#monolingual #contextualized #BERT #word-sense

论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.02590

已经不知道是第多少次看到 clsuter，word sense 了。

论文标题：schuBERT: Optimizing Elements of BERT

关键词：#monolingual #contextualized #BERT

论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.06628

论文标题：SenseBERT: Driving Some Sense into BERT

关键词：#monolingual #contextualized #BERT #word-sense

论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.05646

cluster, word sense。。。

论文标题：Spying on your neighbors: Fine-grained probing of contextual embeddings for information about surrounding words

关键词：#monolingual #contextualized #BERT

论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.01810

乍一看标题，我还以为是某国总统的新推。

单语言（monolingual）传统词嵌入（word embedding）

论文标题：Double-Hard Debias: Tailoring Word Embeddings for Gender Bias Mitigation

关键词：#monolingual #Bias

论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.00965

基于 GloVe 训练的 embedding。

论文标题：Gender Bias in Multilingual Embeddings and Cross-Lingual Transfer

关键词：#monolingual #bias #BERT

论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.00699

既有 fastText 也有 mBERT。

论文标题：Multidirectional Associative Optimization of Function-Specific Word Representations

关键词：#monolingual

论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.05264

这篇比较独特，不好归类。如有错误请指正。

We present a neural framework for learning associations between interrelated groups of words such as the ones found in Subject-Verb-Object (SVO) structures.

论文标题：What are the Goals of Distributional Semantics?

关键词：#monolingual

论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.02982

从语言学的角度来做分析。

论文标题：When do Word Embeddings Accurately Reflect Surveys on our Beliefs About People?

关键词：#monolingual #bias

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.12043

fastText, word2vec, GloVe，传统词嵌入三板斧。

跨语言（cross-lingual）语境词嵌入（contextualized word embedding）

论文标题：CluBERT: A Cluster-Based Approach for Learning Sense Distributions in Multiple Languages

关键词：#cross-lingual #contextualized #BERT #word-sense

论文链接：https://www.researchgate.net/publication/341151563_CluBERT_A_Cluster-Based_Approach_for_Learning_Sense_Distributions_in_Multiple_Languages

用 cluster 解决 word sense 问题，列表里的第二篇，上一篇是单语言。

论文标题：Emerging Cross-lingual Structure in Pretrained Language Models

关键词：#cross-lingual #contextualized #BERT

论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.01464

mBERT，XLM。FAIR 的 Alexis Conneau 在跨语言词嵌入上的研究值得一看。

论文标题：Finding Universal Grammatical Relations in Multilingual BERT

关键词：#cross-lingual #contextualized #BERT

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.04511.pdf

列表里的第三次 cluster。对了，这篇文章的通讯作者是 Manning 教授，必读。

论文标题：On the Cross-lingual Transferability of Monolingual Representations

关键词：#cross-lingual #contextualized #BERT #unsupervised

论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.11856

一二作 Mikel Artetxe 和 Sebastian Ruder，请配合他们的另一篇搭配阅读，效果更佳。

论文标题：Perturbed Masking: Parameter-free Probing for Analyzing and Interpreting BERT

关键词：#cross-lingual #contextualized #BERT

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.14786

论文标题：Similarity Analysis of Contextual Word Representation Models

关键词：#cross-lingual #contextualized

论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.01172

个人认为当前急需的工作，因为目前用于评价跨语言语境嵌入的资源并不多。

论文标题：Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale

关键词：#cross-lingual #contextualized #unsupervised

论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.02116

XLM-R, Alexis Conneau

论文标题：Unsupervised Domain Clusters in Pretrained Language Models

关键词：#cross-lingual #contextualized #BERT #word-sense

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.02105

cluster, word sense, 通讯作者 Yoav Goldberg，必读必读。

论文标题：XtremeDistil: Multi-stage Distillation for Massive Multilingual Models

关键词：#cross-lingual #contextualized #BERT #distillation

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.05686

跨语言（cross-lingual）传统词嵌入（word embedding）

论文标题：A Call for More Rigor in Unsupervised Cross-lingual Learning

关键词：#cross-lingual #unsupervised #overview

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.14958

一二作 Mikel Artetxe 和 Sebastian Ruder 都是总结归纳能力很强的人，他们的综述文章值得一看。

论文标题：Revisiting the Context Window for Cross-lingual Word Embeddings

关键词：#cross-lingual #unsupervised

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.10813

2020 年读到 word2vec，就当是一场梦，醒了之后依旧很感动。。。

论文标题：Should All Cross-Lingual Embeddings Speak English?

关键词：#cross-lingual

论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.03058

打响跨语言训练反英语 c 位第一枪。

未分类

[1] A Comprehensive Analysis of Preprocessing for Word Representation Learning in Affective Tasks

[2] A Graph-based Coarse-to-fine Method for Unsupervised Bilingual Lexicon Induction

Adaptive Compression of Word Embeddings

[3] Connecting Embeddings for Knowledge Graph Entity Typing

整理后的第一感觉

语境词嵌入远多于传统词嵌入；

关于传统词嵌入的研究（word2vec，fastText，GloVe 等），主要围绕在 bias、语言学等方向；

无论单语、跨语言，语境词嵌入空间中，clustering 将语义带入 word sense 级别的研究令人期待，相关工作入选很多。但如何对其质量做评价的研究还不多；

蒸馏技术也有几篇文章，但我在这方面懂得不多，不多做评价，求大佬指导。

另外，由于时间精力有限，难免出现错误、遗漏，如发现，请留言指正。我会尽快修改。

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