[ca] L'aparició de word embeddings sense supervisió, pre-entrenats en textos monolingües molt grans, és el nucli de la revolució neuronal en curs en el Processament de el Llenguatge Natural (NLP). Inicialment introduïts per a l'anglès, els word embeddings pre-entrenats van sorgir ràpidament per a altres idiomes. Posteriorment, hi ha hagut una sèrie d'intents d'alinear els espais d'aquests word embeddings de diferents idiomes d'una manera supervisada, semi-supervisada o sense supervisió, el que podria permetre una sèrie d'aplicacions NLP en diversos idiomes. En els enfocaments supervisats, l'alineació generalment es realitza d'acord amb la rotació que minimitza la norma de Frobenius en el problema de Procrustes, que té una solució de forma tancada, fàcilment obtenible utilitzant la descomposició de valors singulars (SVD). La formulació no supervisada de el problema és més complicada ja que necessita optimitzar l'objectiu de Wasserstein-Procrustes i, a la pràctica, la majoria dels estudis recorren a alguna modificació d'aquest objectiu. En el present treball, ensenyem com les propietats de problemes equivalents a Wasserstein-Procrustes poden ajudar en la configuració no supervisada. A més, mostrem que, tant en les configuracions supervisades com no supervisades, els actuals mètodes de traducció es poden millorar mitjançant un algoritme bastant simple que optimitza l'objectiu de Wasserstein-Procrustes. Finalment, una modificació d'aquest algoritme utilitzant només una mica de supervisió pot produir resultats satisfactoris. Creiem que el nostre replantejament de el problema de Wasserstein-Procrustes permetria una millor investigació i eventualment ajudaria a desenvolupar millors algoritmes per alinear word embeddings en tots els idiomes.

[es] La aparición de word embeddings sin supervisión, pre-entrenados en textos monolingües muy grandes, es el núcleo de la revolución neuronal en curso en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Inicialmente introducidos para el inglés, tales word embeddings pre-entrenados surgieron rápidamente para otros idiomas. Posteriormente, ha habido una serie de intentos de alinear los espacios de dichos word embeddings de distintos idiomas de una manera supervisada, semi-supervisada o sin supervisión, lo que podría permitir una serie de aplicaciones NLP en varios idiomas. En los enfoques supervisados, la alineación generalmente se realiza de acuerdo con la rotación que minimiza la norma de Frobenius en el problema de Procrustes, que tiene una solución de forma cerrada, fácilmente obtenible utilizando la descomposición de valores singulares (SVD). La formulación no supervisada del problema es más complicada ya que necesita optimizar el objetivo de Wasserstein-Procrustes y, en la práctica, la mayoría de los enfoques recurren a alguna modificación de este objetivo. En el presente trabajo, mostramos cómo las propiedades de problemas equivalentes a Wasserstein-Procrustes pueden ayudar en la configuración no supervisada. Además, mostramos que, tanto en las configuraciones supervisadas como no supervisadas, los actuales métodos de traducción se pueden mejorar mediante un algoritmo bastante simple que optimiza el objetivo de Wasserstein-Procrustes. Finalmente, una modificación de este algoritmo usando solo un poco de supervisión puede producir resultados satisfactorios. Creemos que nuestro replanteamiento del problema de Wasserstein-Procrustes permitiría una mayor investigación y eventualmente ayudaría a desarrollar mejores algoritmos para alinear word embeddings en todos los idiomas.