【摘 要】
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针对现有跨领域情感分类方法中文本表示特征忽略了重要单词与句子的情感信息,且在迁移过程中存在负面迁移的问题,提出一种将文本表示学习与迁移学习算法相结合的跨领域情感分
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室（福州大学）,福建省信息处理与智能控制重点实验室（闽江学院）,香港中文大学系统工程与工程管理学系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772135,U1605251);中国科学院网络数据科学与技术重点实验室开放基金课题(CASNDST201708,CASNDST201606);可信分布式计算与服务教育部重点实验室主任基金(2017KF01);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20160501)资助
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针对现有跨领域情感分类方法中文本表示特征忽略了重要单词与句子的情感信息,且在迁移过程中存在负面迁移的问题,提出一种将文本表示学习与迁移学习算法相结合的跨领域情感分类方法。首先,利用低维稠密的词向量对文本进行初始化,通过分层注意力网络,对文本中重要单词与句子的情感信息进行建模,从而学习源领域与目标领域的文档级分布式表示。随后,采用类噪声估计方法,对源领域中的迁移数据进行检测,剔除负面迁移样例,挑选高质量样例来扩充目标领域的训练集。最后,训练支持向量机对目标领域文本进行情感分类。在大规模公开数据集上进行的两个
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