面向隐式篇章关系分类的无监督对抗域适应
计算与语言
2020-04-17 v2
摘要
与显式篇章关系相比，隐式篇章关系不仅分类更具挑战性，标注亦更为困难。我们处理隐式关系训练数据匮乏的情形，并利用从显式关系进行的域适应（Ji et al., 2015）。我们提出一种配备重构组件的无监督对抗域自适应网络。我们的系统在无人监督域适应的先前工作与其他对抗基准上均表现更优。此外，若有部分标注数据可用，我们扩展了系统以利用之。
引用
@article{arxiv.2003.02244,
title = {Unsupervised Adversarial Domain Adaptation for Implicit Discourse Relation Classification},
author = {Hsin-Ping Huang and Junyi Jessy Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.02244},
year = {2020}
}
备注
CoNLL 2019