Detta arbete utforskar crosslingual transfer learning (TL) för namngiven enhet erkännande, med fokus på bootstraping japanska från engelska. En djup neural nätverksmodell antas och den bästa kombinationen av vikter för överföring undersöks ingående. Dessutom presenteras ett nytt tillvägagångssätt som övervinner språkliga skillnader mellan detta språkpar genom att romanisera en del av den japanska inputen. Experiment utförs på externa dataset, samt interna storskaliga realworlds. Vinster med TL uppnås för alla utvärderade fall. Slutligen undersöks ytterligare inverkan på TL av måldatauppsättningens storlek och på fördelningen av måltagset.
Till exempel föreslog REF crosslingual transfer learning för NER med fokus på bootstraping japanska från engelska, som har en annan karaktär än japanska.
Cross-lingual Transfer Learning for Japanese Named Entity Recognition
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}