Vi presenterar en ny hierarkisk tidigare struktur för övervakad överföringsutbildning i namngivna enhetsigenkänning, motiverad av den gemensamma strukturen av funktionsrymder för denna uppgift över naturliga språkdatamängder. Problemet med överföring av lärande, där information som erhållits i en inlärningsuppgift används för att förbättra prestandan i en annan relaterad uppgift, är ett viktigt nytt forskningsområde. I subproblemet med domänanpassning generaliseras en modell som är tränad över en källkodsdomän för att prestera väl på en relaterad måldomän, där de två domänernas data distribueras på samma sätt, men inte identiskt. Vi introducerar begreppet grupper av närbesläktade domäner, så kallade genrer, och visar hur inter-genre anpassning är relaterad till domänanpassning. Vi undersöker också multitask-inlärning, där två områden kan vara relaterade, men där konceptet som ska läras i varje fall är distinkt. Vi visar att vår föregående förmedlar användbar information över domäner, genrer och uppgifter, samtidigt som den är robust för falska signaler som inte är relaterade till måldomänen och konceptet. Vi visar vidare att vår modell generaliserar en klass av liknande hierarkiska föregångare, jämnas ut i varierande grad, och lägger grunden för framtida utforskning på detta område.
REF använde en hierarkisk tidigare struktur för att hjälpa till att överföra lärande och domänanpassning för namngiven enhetsigenkänning.
Exploiting Feature Hierarchy for Transfer Learning in Named Entity Recognition
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}