I detta arbete studerar vi problemet med del av talmärkning för tweets. I motsats till nyhetsartiklar är tweets vanligtvis informella och innehåller ett stort antal ut-av-vokabulära ord. Dessutom finns det en brist på storskaliga märkta dataset för denna domän. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi ett nytt neuralt nätverk för att använda out-of-domain märkta data, omärkta in-domändata och märkta indomändata. Inspirerad av kontradiktoriska neurala nätverk försöker den föreslagna metoden lära sig gemensamma funktioner genom kontradiktoriska discriminatorer. Dessutom antar vi att domänspecifika egenskaper hos måldomänen bör bevaras i viss utsträckning. Därför antar den föreslagna metoden en sekvens-till-sekvens autoencoder för att utföra denna uppgift. Experimentella resultat på tre olika dataset visar att vår metod uppnår bättre prestanda än toppmoderna metoder.
REF försöker lära sig gemensamma drag i de out-domändata och indomändata genom kontradiktorisk discriminator för problemet med del-av-tal-märkning.
Part-of-Speech Tagging for Twitter with Adversarial Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}