I nuvarande system för syntaktisk och semantisk tolkning av beroende är det vanligt att människor definierar ett mycket högdimensionellt funktionsutrymme för att uppnå bra prestanda. Men dessa system lider ofta svårt prestanda sjunker på out-domän testdata på grund av mångfalden av funktioner i olika domäner. Detta dokument fokuserar på hur man kan lösa problemet med domänanpassning med hjälp av omärkta måldomändata. Vi föreslår en djupinlärningsmetod för att anpassa både syntaktiska och semantiska parsers. Med ytterligare omärkta domändata kan vår metod lära sig en latent funktionsrepresentation (LFR) som är till nytta för båda domänerna. Experiment på engelska data i den gemensamma uppgiften CoNLL 2009 visar att vår metod i hög grad minskade prestandan på out-of-domain testdata. Dessutom får vi en Macro F1 poäng som är 2,32 poäng högre än det bästa systemet i CoNLL 2009 delad uppgift i out-of-domain tester.
REF rapporterar den minsta prestandaskillnaden (5,5 poäng i F 1 ) mellan in-domän- och out-of-domain testdata, vilket leder till de bästa resultaten hittills på CoNLL 2009 out-of-domain test.
Domain Adaptation for Syntactic and Semantic Dependency Parsing Using Deep Belief Networks
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}