Att skapa stora mängder kommenterade data för att utbilda statistiska PCFG tolkar är dyrt, och prestandan hos sådana tolker minskar när utbildning och testdata tas från olika domäner. I detta dokument använder vi självträning för att förbättra kvaliteten på en tolk och anpassa den till en annan domän, med endast små mängder manuellt kommenterade frödata. Vi rapporterar betydande förbättringar både när sådd- och testdata ligger inom samma område och i det outof-domain-anpassningsscenariot. Vi uppnår i synnerhet en 50-procentig minskning av notkostnaderna för huvudärendet, vilket ger en förbättring med 66 procent jämfört med tidigare arbete, och en 20-33 procentig minskning för domänanpassningsärendet. Detta är första gången som självträning med små märkta datauppsättningar tillämpas framgångsrikt på dessa uppgifter. Vi kunde också formulera en karakterisering av när självträning är värdefull.
REF visade att självutbildning kan förbättra prestandan hos en valmanstolk utan omklassificering när en liten utbildningssats används.
Self-Training for Enhancement and Domain Adaptation of Statistical Parsers Trained on Small Datasets
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}