本文關(guān)鍵詞：歸納式遷移學習在跨領(lǐng)域情感傾向性分析中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在解決情感傾向性分析問題中,傳統(tǒng)的監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習都是在訓練和測試所用的數(shù)據(jù)來自相同分布的假設(shè)基礎(chǔ)之上的,但在很多情況下不能滿足這樣的假設(shè),這就產(chǎn)生了跨領(lǐng)域的情感傾向性分析問題.在跨領(lǐng)域情感傾向性分析中,提出一種基于歸納式遷移學習的圖模型,通過圖模型建立源領(lǐng)域和目標領(lǐng)域數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),使得源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)通過圖模型學習目標領(lǐng)域數(shù)據(jù)在特征和實例上的特點.同時,利用歸納式遷移學習方法使用少量的目標領(lǐng)域的已標注數(shù)據(jù)進行訓練,從而提高了情感分類器在目標領(lǐng)域的分類準確率,極大地改進了跨領(lǐng)域情感傾向性分析的效果.在標準數(shù)據(jù)集上進行了實驗,并與監(jiān)督學習方法 SVM、半監(jiān)督學習方向TSVM以及其它3種常用的遷移學習方法進行了對比,對比結(jié)果顯示本文方法顯著的高于SVM和TSVM,并在大多數(shù)數(shù)據(jù)集上優(yōu)于其它3種遷移學習方法,實驗結(jié)果表明該方法是有效的.
【作者單位】： 大連民族大學計算機科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 歸納式學習 跨領(lǐng)域情感傾向性分析 遷移學習 圖模型
【基金】：國家自然科學基金(61202254) 中央高校自主科研基金(DC201502030202;DC201502030405)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： Application of inductive transfer learning in cross-domainsentiment analysisMeng Jiana*,Zhao Dandan,Yu Yuhai,Sun Shichang(School of Computer Science and Engineering,Dalian Nationalities University,Dalian,116600,China)文本情感傾向性分析是指通過挖掘和分析

  本文關(guān)鍵詞：歸納式遷移學習在跨領(lǐng)域情感傾向性分析中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：439153