【摘 要】
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针对情感分类这一项从文章或句子中得到观点态度的任务,常规情感分类模型大多需要耗费大量人力获取标注数据.为解决某些领域缺乏标注数据,且其他领域分类器无法在目标领域直
【机 构】
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厦门大学航空航天学院,四川大学数学学院
【出 处】
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天津大学学报:自然科学与工程技术版
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFC0830300),福建省科技计划资助项目(2018H0035),厦门市科技计划资助项目(3502Z20183011),掌数金融科技研发基金资助项目.
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针对情感分类这一项从文章或句子中得到观点态度的任务,常规情感分类模型大多需要耗费大量人力获取标注数据.为解决某些领域缺乏标注数据,且其他领域分类器无法在目标领域直接使用的现状,设计了一种新颖的基于构建公共特征空间方法,使分类模型可从有标注领域向无标注领域进行迁移适应,减少人工标注的成本开销,实现情感分类的领域自适应.该方法以大规模语料下预训练的词向量信息作为以词为元素的特征,在同种语言中表达情感所采用的句法结构相似这一假设前提下,通过对领域内特有的领域特征词进行替换的方式构建有标注数据集与无标注数据集基本
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