Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting the Success of Domain Adaptation in Text Similarity

論文の概要: Predicting the Success of Domain Adaptation in Text Similarity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04641v1
Date: Tue, 8 Jun 2021 19:02:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-10 15:34:28.883463
Title: Predicting the Success of Domain Adaptation in Text Similarity
Title（参考訳）: テキスト類似性におけるドメイン適応の成功予測
Authors: Nicolai Pogrebnyakov, Shohreh Shaghaghian
Abstract要約: 本論文は、テキスト類似性のいくつかの候補のうち、最も適切なソースドメインの適応と選択をモデル化する。結果は概ね肯定的ではあるが、適応の成功を予測するのが困難であったいくつかの領域についても指摘されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Transfer learning methods, and in particular domain adaptation, help exploit labeled data in one domain to improve the performance of a certain task in another domain. However, it is still not clear what factors affect the success of domain adaptation. This paper models adaptation success and selection of the most suitable source domains among several candidates in text similarity. We use descriptive domain information and cross-domain similarity metrics as predictive features. While mostly positive, the results also point to some domains where adaptation success was difficult to predict.
Abstract（参考訳）: 転送学習方法、特にドメイン適応は、あるドメイン内のラベル付きデータを利用して、別のドメイン内の特定のタスクのパフォーマンスを向上させる。しかし、ドメイン適応の成功にどのような要因が影響するかはまだ明らかではない。本稿では,テキスト類似度の候補の中から,最も適したソースドメインの適応成功と選択をモデル化する。記述型ドメイン情報とクロスドメイン類似度メトリクスを予測機能として使用します。概ね肯定的ではあるが、適応の成功を予測するのが困難だった領域もある。

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