Blcufight في Semeval-2021 Task 10: الأطر الرواية غير الخاضعة للكشف عن التكيف المجال بدون المصدر

يفترض تكيف المجال أن العينات من المجالات المصدر والمستهدفة يمكن الوصول إليها بحرية خلال مرحلة التدريب.ومع ذلك، نادرا ما يكون مثل هذا الافتراض معقول في العالم الحقيقي وقد يؤدي إلى مشكلات خصوصية البيانات، خاصة عندما تكون تسمية مجال المصدر يمكن أن تكون سمة حساسة كمعرف.مهمة Semeval-2021 تركز 10 على هذه القضايا.نشارك في المهمة واقتراح أطر جديدة بناء على طريقة التدريب الذاتي.في أنظمتنا، تم تصميم أطرتين مختلفتين لحل تصنيف النص ووضع التسلسل.يتم اختبار هذه الأساليب لتكون فعالة والتي تحتل المرتبة الثالثة من بين جميع النظام في التراكب الفرعي، وتحتل المرتبة الأولى بين جميع النظام في SubTask B.

Domain adaptation assumes that samples from source and target domains are freely accessible during a training phase. However, such assumption is rarely plausible in the real-world and may causes data-privacy issues, especially when the label of the source domain can be a sensitive attribute as an identifier. SemEval-2021 task 10 focuses on these issues. We participate in the task and propose novel frameworks based on self-training method. In our systems, two different frameworks are designed to solve text classification and sequence labeling. These approaches are tested to be effective which ranks the third among all system in subtask A, and ranks the first among all system in subtask B.