Innebörden av ett ord varierar från en domän till en annan. Trots detta viktiga domänberoende inom ordsemantik är befintliga ordrepresentationsmetoder bundna till en enda domän. Med tanke på ett par källmålsdomäner föreslår vi en oövervakad metod för att lära sig domänspecifika ordrepresentationer som exakt fångar de domänspecifika aspekterna av ordsemantik. Först väljer vi en delmängd av vanliga ord som förekommer i båda domänerna som pivoter. Därefter optimerar vi en objektiv funktion som upprätthåller två begränsningar: a) för både käll- och måldomändokument, pivoter som visas i ett dokument måste exakt förutsäga de samtidiga icke-pivoter, och b) ord representationer inlärda för pivoter måste vara liknande inom de två områdena. Dessutom föreslår vi en metod för att utföra domänanpassning med hjälp av det lärda ordet representationer. Vår föreslagna metod överträffar avsevärt konkurrenskraftiga baslinjer, inklusive toppmoderna domänokänsliga ordrepresentationer, och rapporterar om bästa känslighetsklassificeringsnoggrannhet för alla domänpar i en referensdatauppsättning.
Till exempel ansåg REF att de ofta förekommande orden i källdomänen och måldomänen var "Pivoterna".
Unsupervised Cross-Domain Word Representation Learning
{'venue': 'Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}