Domänanpassning (DA), som innebär att man anpassar en klassificeringskod som utvecklats från källdata till måldata, har studerats intensivt under de senaste åren. Men när DA för word sense disambiguation (WSD) utfördes, varierade den optimala DA-metoden beroende på egenskaperna hos käll- och måldata. Detta dokument beskriver hur den optimala metoden för DA bestämdes beroende på dessa egenskaper med hjälp av beslut träd inlärning, med tanke på en trippel av målord typ av WSD, källdata, och måldata, och diskuterar vilka egenskaper som påverkade fastställandet av den bästa metoden när japanska WSD utfördes.
Den största skillnaden var att REF fastställde den optimala DA-metoden för varje trippel av målordstypen av WSD, källdata och måldata, men i detta dokument fastställdes metoden för varje instans.
Automatic Determination of a Domain Adaptation Method for Word Sense Disambiguation Using Decision Tree Learning
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}