Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för språklig textklassificering som bygger på strukturell korrespondensinlärning, en nyligen föreslagen teori för domänanpassning. Tillvägagångssättet använder omärkta dokument, tillsammans med ett enkelt ord översättning orakel, för att framkalla aktivitetsspecifika, tvärspråkiga ordkorrespondenser. Vi rapporterar om analyser som avslöjar kvantitativa insikter om användningen av omärkta data och komplexiteten i språklig korrespondensmodellering. Vi utför experiment inom ämnesområdet gränsöverskridande känsloklassificering, använder engelska som källspråk, och tyska, franska och japanska som målspråk. Resultaten är övertygande och visar både på de framlagda idéernas robusthet och konkurrenskraft.
Till exempel använde Prettenhofer och Stein omärkta dokument tillsammans med ett ord översättning oracle för att automatiskt framkalla uppgiftsspecifika, tvärspråkiga korrespondenser för flerspråkig textklassificering REF.
Cross-Language Text Classification Using Structural Correspondence Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}