Typically, in machine learning and machine translation, we always consider a domain mismatch between the training and the test distribution. When we have a slightly different domain, we need to do domain adaptation (e.g. domain tagging and finetuning). Here we will talk about a different domain mismatch which is:
En général, dans le domaine de l’apprentissage automatique et de la traduction automatique, nous considérons un décalage de domaine entre la distribution d’entraînement et la distribution de test. Lorsque nous avons un domaine légèrement différent, nous devons procéder à une adaptation au domaine (par exemple, l’étiquetage du dommaine ou le finetuning).