Vi föreslår en blandning av experter för oövervakad domänanpassning från flera källor. Den viktigaste idén är att uttryckligen fånga förhållandet mellan ett målexempel och olika källdomäner. Detta förhållande, uttryckt som en point-to-set metrisk, bestämmer hur man kombinerar prediktorer tränade på olika domäner. Mätmetoden lärs in på ett oövervakat sätt med hjälp av metaträning. Experimentella resultat på känsloanalys och del-av-tal taggning visar att vår strategi konsekvent överträffar flera baslinjer och kan robust hantera negativ överföring.
Dessutom, REF och Chen et al. (2019) använde sig av en blandning av experter för anpassning av flera källor och flerspråkiga domäner.
Multi-Source Domain Adaptation with Mixture of Experts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}