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2025-08-29 发布于江西
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基于数据选择和局部伪标注的跨领域语义依存分析研究.pdf

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第卷第期中文信息学报,

376Vol.37No.6

年月,

20236JOURNALOFCHINESEINFORMATIONPROCESSINGJune2023

文章编号:()

1003-0077202306-0015-10

基于数据选择和局部伪标注的跨领域语义依存分析研究

毛达展喻快邵艳秋

(,)

北京语言大学信息科学学院国家语言资源监测与研究平面媒体中心北京100083

:,。,

摘要语义依存分析要走向实用模型从单领域迁移到其他领域的领域适应能力至关重要近年来对抗学习针

,。

对领域适应任务取得了较好的效果但对目标领域的无标注数据利用率并不高该文使用自训练方法用来提高无

,。,

标注数据的利用效率弥补对抗学习方法的不足但传统的自训练方法效率和性能并不好为此该文针对跨领域

,,,,

语义依存分析任务尝试强化学习数据选择器提出了局部伪标注的标注策略实验结果证明该文所提出的模型

优于基线模型。

:;;

关键词语义依存分析领域适应自训练方法

中图分类号:TP391文献标识码:A

DomainAdatationofDeendencParsinBasedonData

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SelectionandPartialPseudoAnnotation

MAODazhanYUKuaiSHAOYaniu

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NationalLanuaeResourcesMonitorinandResearchCenterCNLRPrintMediaLanuaeBranch

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SchoolofInformationScienceBeiinLanuaeandCultureUniversitBeiin100083China

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