跨领域情感分类相关论文
在Web2.0时代，网络已逐渐由用户单纯地浏览信息发展到更加侧重用户的交互，这产生了一类重要的用户数据：大规模富含情感信息的Web资源......
随着互联网的快速发展,网络情感文本的日益增多,其所包含的有价值情感信息也越来越重要,让人不可忽视。而情感分类作为一种能够自......
随着web2.0时代的到来，网络已经成为人们生活与交流的重要工具。人们在网络上发表对某一事件或者产品的意见或者评论。如何挖掘产品......
随着互联网技术的快速发展,在网络上自由地发表自己的观点已经成为普遍的现象,由此产生了海量包含情感色彩的文本数据。有效地分析......
传统的跨领域情感分类往往是实现单一源领域到目标领域的情意迁移,而在现实情况下,往往存在多个源领域的数据.文章从参数迁移和集......
监督学习算法是当前进行文本情感分类的主要方法,往往要求训练集与测试集的数据分布相同,然而在实际情况下已标注数据与测试数据常......
情感分类是用于判断数据的情感极性,广泛用于商品评论、微博话题等数据。标记信息的昂贵使得传统的情感分类方法难以对不同领域的......
情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情......
跨领域情感分类任务旨在利用已知情感标签的源域数据对缺乏标记数据的目标域进行情感倾向性分析.文中提出基于Wasserstein距离的分......
文本情感分类技术具有很高的商业价值,是自然语言处理领域中的重要问题之一。目前基于有监督的深度学习算法在解决情感分类问题上......
现有的跨领域情感分类方法大多只利用了单个源域到目标域的迁移特征,没有充分考虑目标域实例与不同源域之间的联系。针对此问题,本......
