【摘 要】
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提出了充分利用未标注样本的样本信息的双语对抗学习方法。具体而言,中文的标注样本和未标注样本分别通过不同的LSTM进行编码,再经过分类器和判别器进行对抗学习。其中,分类
【机 构】
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宿迁学院信息工程学院,苏州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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宿迁市科技计划项目(Z2018225,S201712);国家自然科学基金项目(61331011,61375073)
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提出了充分利用未标注样本的样本信息的双语对抗学习方法。具体而言,中文的标注样本和未标注样本分别通过不同的LSTM进行编码,再经过分类器和判别器进行对抗学习。其中,分类器的作用是使标注样本和未标注样本处于同一分布,而判别器用来区分输入样本是标注样本还是未标注样本。最后,构建一个相同的英文语料的对抗神经网络,通过联合学习中英文对抗神经网络提升半监督情感分类的性能。实验结果表明,所提出的基于双语对抗学习的半监督情感分类方法在不同标注样本数量的训练集上都取得了较好的准确率,与其他基准方法相比有明显提升。
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