Transfer Learning for Sequence Labeling Using Source Model and Target Data

本文来自于AAAI2019，主要研究的是迁移学习在序列标注任务上的应用，仅仅基于source data训练的source model迁移到新的target data（与source data相比，增加了标签的类别，而领域不变），而不直接使用source data来迁移，实验结果证明迁移学习在新标签类别和之前已有的标签类别上都取得了不错的效果。 paper linkcode link