Vi undersöker single-view algoritmer som ett alternativ till multi-view algoritmer för svagt övervakad lärande för naturliga språkbehandlingsuppgifter utan en naturlig funktion split. I synnerhet tillämpar vi samutbildning, självutbildning och EM på en sådan uppgift och finner att både självträning och FS-EM, en ny variant av EM som innehåller funktionsval, bättre samträning och är jämförelsevis mindre känsliga för parameterförändringar.
Som ett alternativ till samutbildning använder REF EM för att utöka ett övervakat samreferenssystem med omärkta data.
Weakly Supervised Natural Language Learning Without Redundant Views
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}