Vi strävar efter att ta itu med bristen på märkta data (och höga kostnader för notation) för textadministrering inom vissa områden. För detta ändamål skapar vi först (för experimentella ändamål) en uppsättning uppgifter för den kliniska domänen, och ett mycket konkurrenskraftigt övervakningssystem, ENT, som är effektivt (ut ur rutan) på två domäner. Därefter utforskar vi strategier för självutbildning och aktivt lärande för att ta itu med bristen på märkta data. Med självträning, utnyttjar vi framgångsrikt omärkta data för att förbättra över ENT med 15% F-poäng på newswire domänen, och 13% F-poäng på kliniska data. Å andra sidan visar våra aktiva inlärningsexperiment att vi kan matcha (och till och med slå) ENT med endast 6,6 % av träningsdata inom det kliniska området, och endast 5,8 % av träningsdatan i newswire-domänen.
Chaitanyas modell REF skapar (för experimentella ändamål) en uppsättning uppgifter för den kliniska domänen och ett mycket konkurrenskraftigt övervakningssystem, kallat ENT.
Addressing Limited Data for Textual Entailment Across Domains
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}