Det är väl känt att tolkningsnoggrannheten lider när en modell tillämpas på out-of-domain data. Det är också känt att de mest fördelaktiga uppgifterna för att tolka en viss domän är data som matchar domänen (Sekine, 1997; Gildea, 2001). Därför är en viktig uppgift att välja lämpliga domäner. De flesta tidigare arbeten med domänanpassning byggde dock på det implicita antagandet att domäner på något sätt ges. Allteftersom fler och fler data blir tillgängliga blir automatiska sätt att välja data som är till nytta för en ny (okänd) måldomän attraktiv. I detta dokument utvärderas olika sätt att automatiskt förvärva relaterade träningsdata för en given testuppsättning. Resultaten visar att en oövervakad teknik baserad på ämnesmodeller är effektiv - den överträffar slumpmässigt urval av data på båda undersökta språk, engelska och nederländska. Dessutom fungerar tekniken bättre än manuellt tilldelade etiketter samlade från meta-data som är tillgängliga för engelska.
REF utformar en metod för att automatiskt välja domänrelevanta utbildningsdata för tolkning på engelska och nederländska.
Effective Measures of Domain Similarity for Parsing
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}