När ett ord sense disambiguation (WSD) system utbildas på en domän men tillämpas på en annan domän, en nedgång i noggrannhet observeras ofta. Detta belyser vikten av domänanpassning för ordförnimmelser. I detta dokument visar vi först att en aktiv inlärningsmetod kan användas för att utföra domänanpassning av WSD-system. Sedan, genom att använda den dominerande känsla som förutses av förväntan-maximering (EM) och anta en count-sammanfogning teknik, vi förbättra effektiviteten i den ursprungliga anpassningsprocessen som uppnås genom den grundläggande aktiva lärande tillvägagångssätt.
REF lade fram en tidig studie om anpassning till aktiva domäner och visade empiriskt att aktivt lärande framgångsrikt kan tillämpas på system för sense disambiguation utanför domänen.
Domain Adaptation with Active Learning for Word Sense Disambiguation
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}