Domänanpassning är ett viktigt problem i namngiven enhetsigenkänning (NER). NER-klassificeringarna förlorar vanligtvis noggrannheten i domänöverföringen på grund av den olika datadistributionen mellan källan och måldomänerna. Den främsta orsaken till prestandanedsättande är att varje enhetstyp ofta har massor av domänspecifika termrepresentationer inom de olika områdena. De befintliga tillvägagångssätten behöver vanligtvis en mängd märkta måldomändata för att anpassa den ursprungliga modellen. Det är dock en arbetsintensiv och tidskrävande uppgift att bygga kommenterade träningsdata för varje måldomän. Vi presenterar en domänanpassningsmetod med latent semantisk association (LaSA). Denna metod övervinner effektivt datadistributionsskillnaden utan att utnyttja några märkta måldomändata. LaSA-modellen är konstruerad för att fånga latent semantisk association mellan ord från den omärkta corpus. Den grupperar ord i en uppsättning begrepp enligt den relaterade kontexten sippets. I domänöverföringen projiceras de ursprungliga termrymderna för båda domänerna till ett konceptutrymme med LaSA-modellen först, då den ursprungliga NER-modellen är justerad utifrån de semantiska associationsfunktionerna. Experimentella resultat på engelska och kinesiska corpus visar att LaSA-baserad domänanpassning avsevärt förbättrar prestandan hos NER.
REF ) har föreslagit en metod för domänanpassning med latent semantisk association.
Domain Adaptation with Latent Semantic Association for Named Entity Recognition
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}