Nya neurala modeller har föreslagits under de senaste åren för lärande under domänskifte. De flesta modeller, dock, endast utvärdera på en enda uppgift, på egenutvecklade datauppsättningar, eller jämföra med svaga baslinjer, vilket gör det svårt att jämföra modeller. I detta dokument, vi omvärdera klassiska allmänna-purpose bootstrapping metoder i samband med neurala nätverk under domänskift vs. senaste neurala metoder och föreslå en ny multi-task tri-träning metod som minskar tid och utrymme komplexitet klassiska tri-träning. Omfattande experiment på två riktmärken är negativa: medan vår nya metod etablerar en ny toppmodern för analys av känslor, går det inte konsekvent bäst. Ännu viktigare är att vi kommer fram till den något överraskande slutsatsen att klassisk tri-träning, med vissa tillägg, överträffar den senaste tekniken. Vi drar slutsatsen att klassiska tillvägagångssätt utgör en viktig och stark baslinje.
Multi-Task Tri-training (MT-Tri) REF undersöker tri-training teknik på språkdomän anpassning uppgifter.
Strong Baselines for Neural Semi-supervised Learning under Domain Shift
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}