Diskriminativa inlärningsmetoder används i stor utsträckning i behandling av naturligt språk. Dessa metoder fungerar bäst när deras tränings- och testdata hämtas från samma distribution. För många NLP-uppgifter konfronteras vi dock med nya områden där märkta data är knappa eller obefintliga. I sådana fall försöker vi anpassa befintliga modeller från en resursrik källkodsdomän till en resursfattig måldomän. Vi introducerar strukturell korrespondens inlärning för att automatiskt framkalla korrespondens mellan funktioner från olika domäner. Vi testar vår teknik på en del av talmärkning och visar prestandavinster för varierande mängder käll- och målträningsdata, samt förbättringar i måldomäntolkning med hjälp av vår förbättrade tagger.
I REF infördes en metod för strukturell korrespondensinlärning för domänanpassning som tillämpas på del-av-tal-märkning.
Domain Adaptation With Structural Correspondence Learning
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}