Domain Adaptation — NLP

L'adattamento di dominio è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prende un modello linguistico preaddestrato generale e lo affina (fine-tunes) sui dati del dominio target, in modo che funzioni meglio in campi specializzati come la medicina, il diritto e la finanza. Si basa sulle idee di apprendimento per trasferimento (transfer learning) alla base di lavori come quello di Blitzer et al. (2007) sulla classificazione del sentiment cross-dominio e del modello BioBERT di Lee et al. (2020) per il settore biomedico.