Vi presenterar den första modellen för domänanpassning för författarskapstilldelning för att utnyttja omärkta data. Modellen innehåller tillägg till strukturell korrespondens inlärning som behövs för att göra det lämpligt för uppgiften. Till exempel föreslår vi en median-baserad klassificering i stället för den standard binära klassificeringen som användes i tidigare arbeten. Våra resultat visar att interpunktion-baserad karaktär n-grams bildar utmärkta pivot funktioner. Vi visar också hur singular value decomposition spelar en avgörande roll för att uppnå domänanpassning, och att ersätta (i stället för concatenating) icke-pivot funktioner med korrespondens funktioner ger bättre prestanda.
Referensreferensreferensdokumentet innehöll en modell för domänanpassning baserad på lärande om strukturell korrespondens.
Domain Adaptation for Authorship Attribution: Improved Structural Correspondence Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}