Representationsinlärning är den dominerande tekniken för oövervakad domänanpassning, men befintliga metoder har två stora svagheter. För det första kräver de ofta specifikationen av "pivotfunktioner" som generaliserar mellan olika domäner, som väljs ut av aktivitetsspecifika heuristiker. Vi visar att en ny men enkel funktion inbäddning strategi ger bättre prestanda, genom att utnyttja funktionen mall struktur som är vanligt i NLP-problem. För det andra behandlas oövervakad domänanpassning vanligtvis som en uppgift att flytta från en enda källa till en enda måldomän. I själva verket kan testdata vara olika när det gäller träningsdata på vissa sätt, men inte på andra. Vi föreslår en alternativ formulering, där varje instans har en vektor av domänattribut, kan användas för att lära sig destillera domäninvariant egenskaper för varje funktion.
En annan variant är SS,MT anpassning REF, som försöker att samtidigt överföra kunskap till flera måldomäner från en enda källa.
Unsupervised Multi-Domain Adaptation with Feature Embeddings
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}