I detta papper undersöker vi robusthet och domänanpassningsfrågor för Word Sense Disambiguation (WSD) med hjälp av Singular Value Decomposition (SVD) och omärkta data. Vi fokuserar på det halvövervakade domänanpassningsscenariot, där vi tränar på källkorpusen och testar målkorpusen, och försöker förbättra resultaten med hjälp av omärkt data. Vår metod ger en felreduktion på upp till 16,3 % jämfört med toppmoderna system, eftersom den är den första som rapporterar om framgångsrik halvövervakad domänanpassning. Förvånansvärt nog kommer förbättringen från användningen av omärkta data från källkorpus, och inte från målkorporan, vilket innebär att vi får robusthet snarare än domänanpassning. Dessutom studerar vi vårt systems beteende på måldomänen.
REF arbetade på den halvt övervakade åklagaren i WSD.
On Robustness and Domain Adaptation using SVD for Word Sense Disambiguation
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}