I detta arbete visar vi hur aktivt lärande inom vissa (mål)områden kan utnyttja information från en annan men relaterad (källa) domän. Vi presenterar en algoritm som utnyttjar källdomändata för att lära sig den bästa möjliga initializerhypotesen för att göra aktivt lärande i måldomänen, vilket resulterar i förbättrad etikett komplexitet. Vi presenterar också en variant av denna algoritm som dessutom använder informationen domänskillnader för att selektivt fråga de mest informativa punkter i måldomänen, vilket leder till ytterligare minskningar i etikett komplexitet. Experimentella resultat på en mängd olika datauppsättningar fastställer de föreslagna metodernas effektivitet.
REF utför måldomän AL med ett frö av källdomändata.
Domain Adaptation meets Active Learning
{'venue': 'Proceedings of the NAACL HLT 2010 Workshop on Active Learning for Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}