Bootstrapping är en process för att förbättra prestandan hos en utbildad klassificerare genom att iterativt lägga till data som märkts av klassifieraren själv till träningssetet, och omskolning klassifieraren. Det används ofta i situationer där det är ont om märkta träningsdata, men det finns gott om omärkta data. I detta dokument tar vi hänsyn till problemet med domänanpassning: situationen där utbildningsdata kanske inte är knapp, men tillhör en annan domän än den avsedda applikationsdomänen. Eftersom fördelningen av omärkta data skiljer sig från träningsdata, har standard bootstrappa ofta svårt att välja informativa data att lägga till i träningssetet. Vi föreslår en effektiv domän adaptive bootstrapping algoritm som väljer omärkta måldomändata som är informativa om måldomänen och lätt att automatiskt märka korrekt. Vi kallar dessa fall broar, eftersom de används för att överbrygga källdomänen till måldomänen. Vi visar att metoden överträffar övervakad, transduktiv och bootstrappa algoritmer på den namngivna enhetsigenkänning uppgift.
Ett annat sätt att hantera problemet med domänanpassning använder sig av modeller som är utbildade på data från källdomänen för att märka en delmängd av de omärkta uppgifterna från den omärkta måldomänen, och omskolar klassificeraren på den kombinerade märkta datamängden REF.
Domain adaptive bootstrapping for named entity recognition
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}