Populär teknik för domänanpassning såsom funktionen förstärkningsmetod av Daumé III (2009) har främst beaktats för gles binära-värderade funktioner, men inte för täta realvärderade funktioner såsom de som används i neurala nätverk. I den här artikeln beskriver vi enkla neurala förlängningar av dessa tekniker. Först föreslår vi en naturlig generalisering av funktionen förstärkningsmetod som använder K + 1 LSTMs där en modell fångar globala mönster över alla K-domäner och de återstående K-modellerna fångar domänspecifik information. För det andra föreslår vi en ny tillämpning av ramen för Ando och Zhang (2005)s lärande av gemensamma strukturer för domänanpassning, och ger också en neural utvidgning av deras tillvägagångssätt. I experiment på slot taggning över 17 domäner, våra metoder ger tydliga prestandaförbättringar jämfört med Daumé III (2009) tillämpas på funktionsrika CRFs.
REF introducerar enkla neurala förlängningar av funktionen argumentation genom att använda en global LSTM som används över alla domäner och oberoende LSTMs som används inom enskilda domäner.
Frustratingly Easy Neural Domain Adaptation
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}