Computer Sience & Engineering
كامپيوتر و مهندسی
Business and Economics
اقتصاد و بازرگانی
Sciences
علوم پايه
Health and Medicine
علوم پزشكی
K-12 and Education
علوم تربيتی
Art and Humanities
فرهنگ و هنر
Social Sciences
علوم انسانی
Documentary Movie Store
فروشگاه فيلم‌های مستند

Home>Computer Sience & Engineering>Video & Slide>New Entries>1
 
Candidate talk: Domain Adaptation with Structural Correspondence Learning

From the Series از مجموعه :Candidate talk: Domain Adaptation with Structural Correspondence Learning

Produced by تهيه كننده :Microsoft Research

Date تاريخ :2007-08-27

Candidate talk: Domain Adaptation with Structural Correspondence Learningdownload دانلود ,ويدئو و اسلايد Video & Slide , از گروه Computer Sience & Engineering كامپيوتر و مهندسی كتابخانه اينترنتي دانش گستران جوان You Research

Description توضيح :Statistical language processing tools are being applied to an ever-wider and more varied range of linguistic data. Researchers and engineers are using statistical models to organize and understand financial news, legal documents, biomedical abstracts, and weblog entries, among many other domains. Because language varies so widely, collecting and curating training sets for each different domain is prohibitively expensive. At the same time, differences in vocabulary and writing style across domains can cause state-of-the-art supervised models to dramatically increase in error. This talk describes structural correspondence learning (SCL), a method for adapting models from resource-rich source domains to resource-poor target domains. SCL uses unlabeled data from both domains to induce a common feature representation for domain adaptation. We demonstrate SCL empirically for the task of sentiment classification, where it decreases error due to adaptation by more than 40%. We also give a uniform convergence bound on the error of a classifier trained in one domain and tested in another. Our bound confirms the intuitive result that a good feature representation for domain adaptation is one which makes domains appear similar, while maintaining discriminative power.

Related Links لينك‌های مرتبط :-

Candidate talk: Domain Adaptation with Structural Correspondence Learningdownload دانلود ,ويدئو و اسلايد Video & Slide , از گروه Computer Sience & Engineering كامپيوتر و مهندسی كتابخانه اينترنتي دانش گستران جوان You Research

Speaker(s) اجرا :John Blitzer, Ph.D. Student, University of Pennsylvania

Runtime مدت زمان :57:54

Video Size حجم ويدئو :121 MB

Number of Slides تعداد اسلايد‌ها :507 (33 MB)

Candidate talk: Domain Adaptation with Structural Correspondence Learningdownload دانلود ,ويدئو و اسلايد Video & Slide , از گروه Computer Sience & Engineering كامپيوتر و مهندسی كتابخانه اينترنتي دانش گستران جوان You Research

توضيح مختصر اين عنوان به فارسی (هيچ موردی اضافه نشده است)

كاربر محترم، در صورتی كه از اين عنوان استفاده نموده و یا مهارت زبان انگليسی شما به حدی است كه می‌توانید مفهوم توضيحات فوق را به فارسی برگردانید، تقاضا می‌شود به جهت آنكه ساير دوستانتان كه با اين عنوان آشنايی نداشته و يا ممکن است سطح زبان انگليسی آنها در حدی نباشد كه توصيحات فوق را درك نمايند نیز بتوانند از آن استفاده کنند، با كليك برروی به يكديگر بياموزيم  و وارد نمودن هر چند مختصر شرح و توضیح اين عنوان به فارسی، علاوه بر در اختیار همگان قرار دادن دانش خود ، راهنمای دیگر دوستانتان دراستفاده از اين عنوان نیز باشید.

نام Name:
تحصيلات Education:
شهر City:
Email: عدم نمايش Hidden      نمايش Visible
 



Order on DVD
سفارش برروی لوح فشرده
Download
دريافت
 Add to My Library
اضافه به كتابخانه من
 

 Add Comment نظر بدهيد


نام Name:
تحصيلات Education:
شهر City:
Email: عدم نمايش Hidden       نمايش Visible
 


©2009 i-google.ir
اين پايگاه اينترنتي متعلق به گروه دانش گستران جوان بوده و هر گونه برداشت مطالب از آن به شرط ذكر نام بلامانع است.