Among the domain adaptation algorit

Among the domain adaptation algorithms, FEMA clearly outperforms SCL, Brown clustering and word2vec, with an averaged increase of about 0.5% and 1.5% accuracies on the PPCMBE and the PPCEME test sets respectively. The metadata attribute information boosts performance by a small but consistent margin, 0.1-0.2% on average.

Kết quả (Việt) 1:

Trong số các thuật toán chuyển thể của tên miền, FEMA rõ nhanh hơn so với SCL, nâu clustering và word2vec, với averaged tăng khoảng 0,5% và 1,5% phàm trên PPCMBE và PPCEME thử nghiệm bộ tương ứng. Thông tin thuộc tính siêu dữ liệu tăng hiệu suất bằng một lợi nhuận nhỏ nhưng phù hợp, 0,1-0,2% trên trung bình.

Kết quả (Việt) 2:

Trong số các thuật toán thích ứng miền, FEMA rõ ràng nhanh hơn so với SCL, Brown clustering và word2vec, với mức tăng trung bình khoảng 0,5% và 1,5% độ chính xác trên PPCMBE và các bộ kiểm tra PPCEME tương ứng. Các siêu dữ liệu thông tin thuộc tính giúp tăng hiệu suất bằng lãi nhỏ nhưng phù hợp, 0,1-0,2% trên trung bình.