جامعة أريزونا في مهمة Semeval-2021 10: تطبيق التدريب الذاتي والتعلم النشط وتعزيز البيانات على التكيف المجال المجاني المصدر

تصف هذه الورقة أنظمتنا لإلغاء الكشف عن النفي والتعرف على تعبير الوقت في مهمة Semeval 2021، وتكييف المجال المجاني للمصدر للمعالجة الدلالية.نظرا لأن التدريب الذاتي والتعلم النشط وتقنيات تكبير البيانات يمكن أن يحسن قدرة تعميم النموذج على بيانات المجال المستهدف غير المستهدف دون الوصول إلى بيانات مجال المصدر.نحن نقوم أيضا بإجراء دراسات مفصلة عن التدقيق وتحليلات الأخطاء لأنظمة التعرف على تعبير وقتنا لتحديد مصدر تحسين الأداء وإعطاء ردود فعل بناءة على إرشادات التطبيع الزمني للتطبيع.

This paper describes our systems for negation detection and time expression recognition in SemEval 2021 Task 10, Source-Free Domain Adaptation for Semantic Processing. We show that self-training, active learning and data augmentation techniques can improve the generalization ability of the model on the unlabeled target domain data without accessing source domain data. We also perform detailed ablation studies and error analyses for our time expression recognition systems to identify the source of the performance improvement and give constructive feedback on the temporal normalization annotation guidelines.