Det är välkänt att tolkningsnoggrannheten sjunker betydligt på out-of-domain data. Vad som är mindre känt är att vissa parsers lider mer av domänskiften än andra. Vi visar att beroendetolkarna har svårare att tolka frågor än valkretstolkarna. I synnerhet deterministiska skiftminskande beroendetolkar, som är av högsta intresse för praktiska tillämpningar på grund av sin linjära körtid, sjunker till 60 % märkta noggrannhet på en frågetestuppsättning. Vi föreslår ett upplärningsförfarande där en deterministisk parser utbildas om resultatet av en mer exakt, men långsammare, latent variabel valmanstolk (konverterad till beroenden). Uptraining med 100K omärkta frågor ger resultat jämförbara med 2K-märkta frågor för träning. Med 100K omärkta och 2K märkta frågor, kan uppträning förbättra tolkningen noggrannhet till 84%, vilket överbryggar gapet mellan in-domän och out-of-domain prestanda.
REF visade att utbildning med resultat från en annan tolk kan öka noggrannheten.
Uptraining for Accurate Deterministic Question Parsing
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}