Nuvarande statistiska tolkar tenderar att prestera bra endast på sin utbildning domän och närliggande genrer. Även om starka resultat på ett fåtal relaterade domäner är tillräckligt för många situationer, är det fördelaktigt för tolker att kunna generalisera till en mängd olika domäner. Vid tolkning av dokumentsamlingar som omfattar heterogena domäner (t.ex. webben), är den optimala tolkningsmodellen för varje dokument vanligtvis inte självklar. Vi studerar detta problem som en ny uppgift - multiple source parser anpassning. Vårt system tränar på corpora från många olika domäner. Den lär sig inte bara statistik över dessa områden utan kvantitativa mått på domänskillnader och hur dessa skillnader påverkar tolkningsnoggrannheten. Med tanke på en specifik måltext föreslår det resulterande systemet linjära kombinationer av parsingmodeller som är utbildade på källkorporan. Testad över sex domäner, vårt system överträffar alla icke-orrakla baslinjer inklusive den bästa domänoberoende tolkning modell. Därför kan vi visa värdet av att anpassa tolkningsmodeller till specifika domäner.
Det närmaste vårt arbete är att REF som fokuserade på problemet där den bästa modellen för varje dokument inte är uppenbar när man tolkar en dokumentsamling av heterogena domäner.
Automatic Domain Adaptation for Parsing
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}