使用神经网络实现 POS 标注器，通过领域自适应和正则化技术，在德语推文数据集中实现高于 90% 的标注准确度。

May, 2019

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

本文提出一种用于领域自适应的方法，不需要转录数据，而是使用源域和目标域的无标记平行数据，利用教师 / 学生学习方法在目标域中训练模型，并在两种场景下进行评估，实现了显著的准确率提升，尤其是当使用模拟训练数据时，增加了模型的鲁棒性。

Aug, 2017

本文提出了一种无监督的自适应方法，使用伪域内语料库通过微调预先训练的域外 NMT 模型，借助词典诱导提取域内词汇，并通过针对性的单语域内目标句子进行逐词反向翻译构建伪平行域内语料库，在 20 对自适应设置和两种模型架构的五个领域中，我们的方法始终显示出提高，而不需要使用任何域内平行句子，改进了未经过调整的模型高达 14 BLEU 和强反向翻译基线的最高 2 BLEU。

Jun, 2019

本文提出了一种基于掩码语言模型，在目标领域中调整上下文嵌入的方法，从而实现了序列标注的无人监督适应，获得了重要的改进，特别是在词汇表外的单词上。

Apr, 2019

本文针对神经机器翻译中的无监督领域自适应问题，提出一种跨语料库数据选择方法，通过对多语言 BERT 进行对比学习，实现源语言和目标语言之间的表示对齐，从而实现零样本领域分类器的可转移性，并且通过联合学习翻译任务和领域区分任务来适应新领域。我们在五个不同的领域和三种语言对的神经机器翻译上进行了跨语料库数据选择方法的评估，并在 COVID-19 疫情实时翻译中进行了应用验证， 实验结果表明，我们提出的方法相对于基线方法的 BLEU 指标得分提高了 1.5 个百分点。

Sep, 2021

本篇综述针对最近的研究进展，对不需要标记目标领域数据的神经无监督领域自适应技术进行了概述，包括从传统非神经方法到预训练模型迁移的方法，并揭示了自然语言处理任务类型中存在的偏见问题以及未来的研究方向，特别是面向 NLP 的超分布通用化需求。

May, 2020

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

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

本文研究使用预训练语言模型的转移学习、领域特定术语扩展词汇表以及利用未标记数据结构创造辅助合成任务等方法，在 IT 领域的三个任务中，采用逐步应用的策略在预先训练的 Roberta-large LM 上显示出显着的性能提升。

Oct, 2020