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DIDA: 基于领域适应的去噪模仿学习
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了从不平衡的源领域到部分目标领域的法律领域适应性问题，并提出了分级加权适应解决限制。实验结果表明，新的部分不平衡领域适应技术（AIDA）优于现有算法。
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关键要点
- 研究了从不平衡的源领域到部分目标领域的法律领域适应性问题。
- 任务是提高针对非专业事实描述的法律判断预测。
- 将任务描述为部分和不平衡的领域适应问题。
- 探索在源域中大规模的非共享类相关数据。
- 通过分级加权适应来解决限制。
- 在深度学习模型中嵌入新的部分不平衡领域适应技术（AIDA）。
- AIDA可以共同借用非共享类的兄弟知识来处理源领域中的共享类。
- 进一步将共享类的知识从源领域转移到目标领域。
- 实验结果表明，模型优于现有算法。
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