I den här artikeln studerar vi domänanpassning med ett toppmodernt hierarkiskt neuralt nätverk för dokumentnivåklassificering. Först utformar vi en ny hjälpuppgift baserad på känslor av domänoberoende ord. Vi föreslår sedan två neurala nätverk arkitekturer för att respektive framkalla dokument inbäddningar och mening inbäddningar som fungerar bra för olika domäner. När dessa dokument och mening inbäddningar används för känsloklassificering, vi finner att med både pseudo och externa känslor lexikon, våra föreslagna metoder kan prestera på liknande sätt eller bättre än flera mycket konkurrenskraftiga domänanpassningsmetoder på en benchmarking datauppsättning av produktrecensioner.
REF föreslår att man gemensamt lär sig domänoberoende meningssömn genom hjälpuppgifter för att förutsäga stämningspoäng av domänoberoende ord.
Leveraging Auxiliary Tasks for Document-Level Cross-Domain Sentiment Classification
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}