半监督跨领域语义依存分析技术研究

摘要

近年来，尽管深度学习给语义依存分析带来了长足的进步，但由于语义依存分析数据标注代价非常高昂，并且在单领域上性能较好的依存分析器迁移到其他领域时，其性能会大幅度下降。因此为了使其走向实用，就必须解决领域适应问题。本文提出一个新的基于对抗学习的领域适应依存分析模型，我们提出了基于对抗学习的共享双编码器结构，并引入领域私有辅助任务和正交约束，同时也探究了多种预训练模型在跨领域依存分析任务h的效果和性能。