【导读】近日举办的ACL workshop,为大家带来了很多业界的最新实践方法。本文为大家准备了3rd Workshop on Representation learning for NLP中,由Timothy Baldwin所做的关于NLP的经验介绍。
简介
在本文中,Timothy Baldwin详细分析了自然语言处理领域中所存在的领域依赖与训练偏差等问题,并提出了自己的解决方法:
1、通过引入噪声进行数据增强;
2、通过跨域学习来降低偏差;
3、通过引入作者信息,来降低数据集偏差。
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附PPT:
原文链接:
https://sites.google.com/site/repl4nlp2018/
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