面向跨领域情感分类的统一框架

被引：9

作者：

吴琼

刘悦

沈华伟

张瑾

许洪波

程学旗

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所

来源：

计算机研究与发展 | 2013年 / 50卷 / 08期

关键词：

跨领域; 情感分类; 热传导模型; 倾向性分析; 迁移学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

文本的情感分类问题,即判断文本中的论断是持支持态度还是反对态度.已有的研究表明,监督分类方法对情感分类很有效.但是多数情况下,已有的标注数据与待判断情感类别的数据不属于同一个领域,此时监督分类算法的性能明显下降,由此产生的即为跨领域情感分类问题.为解决此问题,提出一个统一框架,分多阶段进行跨领域情感分类:首先利用训练域文本的准确标签来得到测试域文本的初始标签;然后将测试域建成一个加权网络,将一些较准确的测试文本作为"源点"和"汇点",进一步利用热传导思想迭代进行跨领域情感分类.实验结果表明,此方法能大幅度提高跨领域情感分类的精度.

引用

页码：1683 / 1689

页数：7

共 6 条

[1] 基于随机游走模型的跨领域倾向性分析研究 [J].