Bridging Languages Through Images with Deep Partial Canonical Correlation Analysis IVAN VULI Δ 2 & GUY ROTMAN 1 , ICHART 1 , IV & ROI REIC 1 Faculty of Industrial Engineering and Management, Technion, IIT ACL 2018 2 Language Technology Lab, University of Cambridge
Motivation
Motivation ο π΅ π€ππ‘π£ππ π‘ππππ πππ ππ πππ‘ππ ππππ ππ πππ§ πππππ£πππ ο π½ππππππ π’βππ’ π§ππ£ ππ π π‘ππ’π’πππ ππ π π ππ‘π’ππ£π πππ’ ππ π πππ ππππ πππ£ππ’π π§ πππ π§ππ£ ππππ π π‘ππππ β¦
Goal β’ πΊπππ π π‘βππ ππ π‘ππππ πππ π’ππ¦π’π£ππ ππππ£π’π‘ ππ ππ π‘ππ€ππ ππ πππππ£ππππ‘ β’ ππ’ππππ¨π ππ£π’π£ππ ππππππ‘ π’π ππ ππππ πππ’π₯πππ π’βπ π’ππ¦π’π£ππ ππππ£π’π‘ πΉπππππ‘β ππππππ‘β π΅ πππ ππ‘ π‘ππ’π’πππ ππ βππππ π ππ‘π’Γ‘ π‘πππ’πππ ππ’ π π’ππππ ππ π£ππ πππ‘π βππππππ π π‘ππππ π‘π£πππ’ππππ π£ππ ππ£πβππ π
Technical Details
Multilingual Word Embeddings β’ ππππ’ππ π‘ ππ ππππππ πππ’ πππππ£ππππ‘ ππ π ππ ππππππ πππ’ π‘πππππ‘
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Mapping Two Views To a Shared Space: Canonical Correlation Analysis (CC A) π·π·π΅ πΌππ’ππππππ, 1936 ππ‘ π π‘π’ππ’ππ‘π’ππππ π’ππβππππ£π πππ πππππππ ππππππ ππ πππππ’ππππ‘ ππ β’ π’π₯π π πππππ πππ’π ππππ‘ π‘π£πβ π’βππ’ π’βπππ ππ πππππ’ππ ππππ£πππ‘ ππ π πππ¦ππππππ§ πππ π ππππ’ππ π π πΆ π π πΆ β¦ β¦ π π π π π π π π π π π π πΆ π π β¦ πΆ π π β¦ π π π π π π π π π π π π β¦ β¦ . . . . . . π = π = β¦ β¦ . . . . . . β¦ β¦ . . . . . . β¦ β¦ π π πΆ π π πΆ π π π π π π π π π π π π π π π π π π π π π π π π π·ππ π (π π π, π π π) πππ¦ Ξ = {π, π}
Mapping Two Views To a Shared Space: Canonical Correlation Analysis (CC A) ππππππ’ππ€π ππ πππ’π ππ¦ πππ π: β’ 1 π β 1 ||π π π β π π π|| πΊ 2 πππ π = {π,π } π π Ξ£ ππ π = π π ππ£πππππ’ π’π Ξ£ ππ π = π½ 1 1 1 πβ1 ππ π , πβ1 ππ π , πβ1 ππ π Ξ£ ππ = Ξ£ ππ = Ξ£ ππ = β’ β’ π, π βππ€π π¨ππ π β ππππ
Limitations of CCA ππ πππππ’πππ ππ‘ ππππππ β’ π½πππππππππππ πππ πππ ππ πππ’ππ‘ππ’π‘ ππ£π π’π π₯βππ’πππππ ππππ‘π’π ππππ’π‘ : β’ πΌππ π π’π πππππ£π’π π‘π’ππβππ‘π’ππ ππ‘π’ππππ’ππππ‘ ππ π’βπ πππ€ππ πππππ πππ’π ππππ‘ β’ ππππππ’ππ€π ππππ‘ πππ’ ππππππππ‘π ππ€ππ π‘ππππππ‘ β’ π·πππππ’ πππππππ’ ππ ππ ππ πππππ’πππππ π€πππ₯ (π‘π£πβ ππ‘ ππππππ‘) β’
Partial CCA (PCCA) ππ·π·π΅ πππ, 1969 ππ‘ π π‘π’ππ’ππ‘π’ππππ π’ππβππππ£π πππ πππππππ ππππππ πππ¦ππππ πππ π ππππ’ππ β’ ππ πππππ’ππππ‘ ππ π’π₯π π πππππ πππ’π ππππ‘ π ππππππππππ ππ π πππππ ππππππππ π·ππ π (π π (π|π), π π (π|π)) πππ¦ Ξ = {π, π} π π π€ππ‘πππ ππππ£π’ ππ‘ π ππ£π’π£ππ π€ππ πππππ ππ π πππ π π’ππ¦π’π£ππ ππππ£π’π‘ β’ ππ·π·π΅ π₯ππ‘ πππ’ π£π‘ππ πππππ π ππ π’βπ ππ£ππ’ππππππ£ππ ππ£ππ’ππππππ π‘ππ’π£π β’
New model - Deep Partial CCA (DPCCA) π·π·π΅ βππ‘ π ππππ π€ππ ππππ’ β πΈπππ π·π·π΅ (π΅πππ ππ₯ ππ’ ππ., 2013) β’
New model - Deep Partial CCA (DPCCA) π·π·π΅ βππ‘ π ππππ π€ππ ππππ’ β πΈπππ π·π·π΅ (π΅πππ ππ₯ ππ’ ππ., 2013) β’ Can we develop a deep variant for Partial CCA? β’ Partial CCA suffers from similar limitations to those of CCA β’ A new stochastic optimization algorithm is required β’
The DPCCA Model
Architecture of Deep Partial CCA (DPCCA) - Variant A π½πππ£π’ πππ§ππ 1 π‘π’ πΌπππππ πππ§ππ πππ‘π’ πΌπππππ πππ§ππ πΊππππ ππππππ πππ§ππ π΅ πππ ππ‘ π‘ππ’π’πππ π π π(π) πΊ(π) ππ’ π π’ππππ βππππππ π π‘ππππ π ππ·π·π΅ ππ βππππ π ππ‘π’Γ‘ π‘πππ’πππ π π π(π) π»(π) ππ π£ππ πππ‘π π‘π£πππ’ππππ π£ππ ππ£πβππ π
Architecture of Deep Partial CCA (DPCCA) - Variant B π½πππ£π’ πππ§ππ 1 π‘π’ πΌπππππ πππ§ππ πππ‘π’ πΌπππππ πππ§ππ πΊππππ ππππππ πππ§ππ π΅ πππ ππ‘ π‘ππ’π’πππ π π π(π) πΊ(π) ππ’ π π’ππππ βππππππ π π‘ππππ π π ππ·π·π΅ β(π) πΌ(π) ππ βππππ π ππ‘π’Γ‘ π‘πππ’πππ π π π(π) π»(π) ππ π£ππ πππ‘π π‘π£πππ’ππππ π£ππ ππ£πβππ π
Deep Partial CCA (DPCCA) 1 ππππ π πππ - ππππππ π πππ ππ‘πππ’ππ’ππππ‘ ππ π πππ π: β’ πΊ π = π π π π , π» π = π π π(π) π πππ π ππ π π’π₯π ππππ πππ£π ππ πππ’π₯ππ ππ‘ β’ π πππ π ππ π π’βπ πππππ ππ πππππ’πππ πππ’π ππππ‘ β’
Deep Partial CCA (DPCCA) 2 πππ πππ π ππ£ππ’ππ€ππ πππ’π ππππππ ππ£ππ’ππππ π πππ ππ‘π‘ππππ‘ πππ πΊ π πππ π» π β’ ππ π π‘βππ ππ π€ππ πππππ π: 1 πΊ π = π΅π + πΊ π π 2 min π β 1 ||πΊ π β π΅π|| πΊ π΅ ππ¦πππππππ π ππ‘πππ£ππ 1 π» π = πΆπ + π»(π|π) 2 min π β 1 ||π» π β πΆπ|| πΊ πΆ ππ¦πππππππ π ππ‘πππ£ππ
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