Det mest grundläggande antagandet som används i statistisk inlärningsteori är att utbildningsdata och testdata hämtas från samma underliggande distribution. I många tillämpningar är tyvärr testdatan "in-domän" hämtad från en distribution som är relaterad, men inte identisk, till "out-of-domain" -distributionen av utbildningsdata. Vi anser att det är vanligt att det finns gott om märkta out-of-domändata, men att det är ont om in-domändata. Vi inför en statistisk formulering av detta problem i form av en enkel blandningsmodell och presenterar en omedelbarisering av denna ram för maximal entropiklassificering och deras motsvarigheter i linjära kedjan. Vi presenterar effektiva inferensalgoritmer för detta specialfall baserat på tekniken för villkorlig förväntan maximering. Våra experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt leder till bättre prestanda på tre verkliga uppgifter på fyra olika datamängder från det naturliga språkets processdomän.
Domänanpassning REF är också relaterat till vår strategi.
Domain Adaptation for Statistical Classifiers
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 26, pages 101-126, 2006', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}