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.
Yang och Eisenstein REF föreslog marginaliserad strukturerad avhopp, som utnyttjade funktionen struktur för att få en anmärkningsvärt enkel och effektiv funktion projektion.
Fast Easy Unsupervised Domain Adaptation with Marginalized Structured Dropout
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}