Motiverade av samhällsvetenskapens upptäckter att människors åsikter är olika och varierande samtidigt som de tillsammans formas av föränderliga sociala normer, utför vi personlig känsloklassificering via delad modellanpassning över tid. I vår föreslagna lösning uppdateras ständigt en global känslomodell för att fånga upp den homogenitet i vilken användare uttrycker åsikter, medan personliga modeller samtidigt anpassas från den globala modellen för att känna igen heterogeniteten hos åsikter från individer. Globalt utbyte av modeller minskar problemet med datas gleshet och individualiserad modellanpassning möjliggör effektivt lärande av onlinemodeller. Omfattande experiment utförs på två stora granskningssamlingar från Amazon och Yelp, och uppmuntrande resultatvinst uppnås mot flera state-of-the-art transfer learning och multi-task lärande baserade känsloklassificeringslösningar.
REF presenterar en ram där en global modell fångar upp "sociala normer" och anpassade modeller anpassas från den globala modellen genom en rad linjära omvandlingar.
Modeling Social Norms Evolution for Personalized Sentiment Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}