Vi utgör den allmänna uppgiften att anpassa användarfaktorn – att anpassa övervakade inlärningsmodeller till verkligt uppskattade användarfaktorer som kan härledas från en bakgrund av deras språk, vilket återspeglar idén att ett textstycke ska förstås inom ramen för den användare som skrev det. Vi introducerar en kontinuerlig anpassningsteknik som lämpar sig för verkliga användarfaktorer som är vanliga inom samhällsvetenskap och som för oss närmare personlig NLP och som anpassar sig till varje användare på ett unikt sätt. Vi tillämpar denna teknik med kända användarfaktorer inklusive ålder, kön och personlighetsdrag, samt latenta faktorer, som utvärderar över fem uppgifter: POS-märkning, PP-attachment, känsloanalys, sarkasmdetektering och positionsdetektering. Anpassning ger statistiskt signifikanta fördelar för 3 av de 5 uppgifterna: upp till +1,2 poäng för PP-anslutning, +3,4 poäng för sarkasm och +3,0 poäng för ställningstagande.
REF introducerar en kontinuerlig anpassningsmetod för att inkludera användarålder, kön, personlighetsdrag och språkfunktioner för att anpassa flera övervakade NLP-modeller.
Human Centered NLP with User-Factor Adaptation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}