I detta dokument fokuserar vi på det anpassningsproblem som har en stor märkt data i källdomänen och en stor men omärkt data i måldomänen. Vårt mål är att lära sig tillförlitlig information från omärkta måldomändata för anpassning till beroende. Nuvarande toppmoderna statistiska tolkar presterar mycket bättre för kortare beroenden än för längre. Därför föreslår vi en anpassningsstrategi genom att lära sig tillförlitlig information om kortare beroenden i omärkta måldata för att hjälpa till att tolka längre avståndsord. Den omärkta data tolkas av en beroendetolk som är utbildad på märkta källdomändata. De experimentella resultaten visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt överträffar baslinjesystemet och är bättre än dagens moderna anpassningsteknik.
REF ) utföra domänanpassning för en beroendetolk.
Learning Reliable Information for Dependency Parsing Adaptation
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}