本文介绍了一种快速适应新域的 POS 标注器的方法，该方法利用大量文本中收集的后缀信息和字形信息以增加词汇覆盖率，在生物领域的实验中表现出了与该领域中特别训练的 POS 标注器相当的结果。

Oct, 2014

该研究论文介绍了一种基于隐藏马尔科夫模型来学习词汇表示，并使用大量未标记数据将这些方法更好地适用于不同领域数据的方法。

Dec, 2013

通过简单的词汇转换来减少源域数据集与目标域数据集之间的领域转变，使得模型在变换后的源域数据集上表现明显优于零样本模型，在转换为推特的英文上达到了 92.14% 的无监督词性标注准确率，仅略低于 94.45% 的监督效果，同时利用提出的转换方法来合成推特并增强推特数据集的表现达到了最先进的词性标注性能。

Jul, 2023

该论文解决了改善语音转录文本的 POS 标注的问题。作者使用了数据增强技术来训练在领域外树库上的句法分析器，并在句法标注上测试了在不同类型的神经退行性疾病患者的临床语音中表现良好的效果。

Jul, 2023

提出了一种新的学习方式：从头开始进行领域自适应，以便在隐私保护的情况下将 NLP 扩展到敏感领域。研究比较了几种方法，包括数据选择和领域自适应算法以及主动学习方法，在情感分析和命名实体识别等两个 NLP 任务上进行了验证，结果表明结合上述方法可以缓解领域差距并进一步提高结果。

Sep, 2022

本文提出了使用分布式词表示有效地将一个领域中学习的模型适应到其他领域的方法，并分析了不同领域之间的语言变异以识别可以提高性能的语言见解，提出了捕捉词汇用法的领域特定语义的方法，并演示了如何有效地使用此类领域特定知识来学习在领域适应设置中优于以前基准的 NER 模型。

Dec, 2016

本文提出了一种使用计算有效的适配器方法在多个不同领域适应的方法，其通过冻结预先训练的语言模型并与每个节点相关联的适配器权重组合，实现相关领域之间的参数共享。GPT-2 和 C4 中最多的 100 个网站上的实验结果表明，这种方法可以全面提高领域内性能，并提供了一种推理时间算法来推出新领域的泛化性能，同时只能增加成本。

Dec, 2021

本文提出了一种基于结构化神经模型与领域特定和领域通用组件的联合学习以及领域对抗训练的方法，以优化域内和域外准确性，本方法在多领域语言识别和情感分析领域中的表现都优于标准领域适应技术和领域对抗培训。

May, 2018

本研究提供了一种训练多领域、基于递归神经网络的语言生成器的程序，包含了多个适应步骤，并利用伪造数据和领域内句子的优化目标函数，旨在在新的、看不见的领域内显著减少培训的数据需求，其语料库评估结果和主观测试都表示该程序可以在保证 BLEU 分数和槽误差率竞争力的同时大幅提高语言生成器性能。

Mar, 2016

本文提出了一种利用两阶段粗到细的框架进行领域自适应的新型语义解析器，能够在目标域与源域数据相比相对少的情况下实现自适应，并显著改进了现有领域自适应策略。

Jun, 2020