【摘 要】
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特征对齐在源域和目标域空间不一致时会导致负迁移现象。为此,提出一种基于GloVe和WordNet模型的迁移学习文本特征对齐算法。根据数据样本词性和类别对分类任务进行特征筛选,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762092),云南省软件工程重点实验室开放基金(2017SE204)
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特征对齐在源域和目标域空间不一致时会导致负迁移现象。为此,提出一种基于GloVe和WordNet模型的迁移学习文本特征对齐算法。根据数据样本词性和类别对分类任务进行特征筛选,选择源域和目标域的领域共有词作为枢纽词,使用GloVe模型对齐源域和目标域中最相似的非枢纽特征。在此基础上,根据源域和目标域的非共有特征,通过WordNet模型对领域独立特征完成强语义对齐,同时利用含有枢纽特征的对齐三元组表示对齐特征。实验结果表明,该算法可有效降低特征维度,扩充特征空间,提高跨领域文本分类精度。
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