NLP-uppgifter är ofta domänspecifika, men system kan lära sig beteenden över flera domäner. Vi utvecklar en ny flerdomänbaserad inlärningsram baserad på parameterkombination från flera klassificeringar. Våra algoritmer bygger på lärande med flera sidor och domänanpassning för att anpassa flera källdomänklassificeringar till en ny måldomän, lära sig över flera liknande domäner och lära sig över ett stort antal olika domäner. Vi utvärderar våra algoritmer på två populära NLP-domänanpassningsuppgifter: känsloklassificering och spamfiltrering.
I REF föreslogs en online-metod för lärande och anpassning av flera områden.
Online Methods for Multi-Domain Learning and Adaptation
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}