Oöverträffad domänanpassning är ofta beroende av att instansrepresentationen förändras. Men de flesta sådana metoder är utformade för säck-of-word modeller, och ignorera de strukturerade funktioner som finns i många problem i NLP. Vi föreslår en ny teknik som kallas marginaliserad strukturerad avhopp, som utnyttjar funktionen struktur för att få en anmärkningsvärt enkel och effektiv funktion projektion. Tillämpas på uppgiften att finkornig del-av-tal taggning på en datauppsättning av historiska portugisiska, marginaliserade strukturerade avhopp ger state-of-the-art noggrannhet samtidigt öka hastigheten med mer än en ordning-avmagnitud över tidigare arbete.
Senast föreslog REF en oövervakad domänanpassningsmetod med marginaliserad strukturerad avhoppning.
Fast Easy Unsupervised Domain Adaptation with Marginalized Structured Dropout
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}