Báo cáo khoa học: "Cross-Language Text Classification using Structural Correspondence Learning"

We present a new approach to crosslanguage text classification that builds on structural correspondence learning, a recently proposed theory for domain adaptation. The approach uses unlabeled documents, along with a simple word translation oracle, in order to induce taskspecific, cross-lingual word correspondences. We report on analyses that reveal quantitative insights about the use of unlabeled data and the complexity of interlanguage correspondence modeling.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
12    20    1    25-11-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.