Domänanpassning är ett viktigt problem i behandling av naturligt språk (NLP) på grund av bristen på märkta data i nya domäner. I det här dokumentet studerar vi problemet med domänanpassning utifrån instansviktningsperspektivet. Vi analyserar och karakteriserar formellt problemet med domänanpassning från en distributionsvy, och visar att det finns två olika behov av anpassning, motsvarande de olika fördelningarna av instanser och klassificeringsfunktioner i källan och måldomänerna. Därefter föreslår vi en allmän ram för viktning av domänanpassning. Våra empiriska resultat av tre NLP-uppgifter visar att det är effektivt att införliva och utnyttja mer information från måldomänen genom instansviktning.
När det gäller det senare har ett system för viktning av generiska instans föreslagits för domänanpassning REF.
Instance Weighting for Domain Adaptation in NLP
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}