基于专家混合的多源域适应
计算与语言
2018-10-17 v2
摘要
我们提出一种用于多源无监督域适应的专家混合方法。核心思想是显式捕捉目标样本与不同源域之间的关系。该关系由点到集度量表示，决定了如何组合在各个域上训练的预测器。该度量使用元训练以无监督方式学习。在情感分析和词性标注上的实验结果表明，我们的方法持续优于多个基线，并能鲁棒地处理负迁移。
引用
@article{arxiv.1809.02256,
title = {Multi-Source Domain Adaptation with Mixture of Experts},
author = {Jiang Guo and Darsh J Shah and Regina Barzilay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.02256},
year = {2018}
}
备注
11 pages, EMNLP 2018