基于共享表示的跨领域中文模糊限制语识别

摘要：

为充分利用源领域的标注数据,减少目标领域的标注代价,提出一种基于共享表示的跨领域模糊限制语识别方法.该方法利用双向长短期记忆网络,通过参数共享机制交替地学习源领域和目标领域的训练数据,同时引入对抗学习,把各领域私有特征从共享特征中剥离,从而获得不同领域间的共享语义表示.在中文生物医学和维基百科两个领域上的实验表明,基于共享表示的方法在跨领域中文模糊限制语识别性能上明显优于基于实例和基于特征的迁移学习方法.

关键词：中文模糊限制语识别、跨领域、共享表示、对抗学习

所属期刊栏目：51

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61772109,61272375;教育部人文社科项目17YJA740076

在线出版日期：2019-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：34-39