Mängden märkta känslodata på engelska är mycket större än på andra språk. En sådan oproportioner väcker intresse för cross-linguala känsloklassificering, som syftar till att genomföra känsloklassificering i målspråket (t.ex. Kinesiska) med hjälp av märkta data på källspråket (t.ex. Engelska). De flesta befintliga arbeten bygger på maskinöversättning motorer för att direkt anpassa märkta data från källspråket till målspråket. Detta tillvägagångssätt lider av den begränsade täckningen av ordförråd i den maskinöversättning resultat. I detta dokument föreslår vi en generativ tvärspråkig blandningsmodell (CLMM) för att utnyttja icke-märkta tvåspråkiga parallella data. Genom att anpassa parametrar för att maximera sannolikheten för tvåspråkiga parallella data, den föreslagna modellen lär tidigare osynliga känslor ord från de stora tvåspråkiga parallella data och förbättrar ordförråd täckning avsevärt. Experiment på flera datamängder visar att CLMM är konsekvent effektivt i två inställningar: (1) märkta data på målspråket är inte tillgängliga, och (2) märkta data på målspråket finns också tillgängliga.
I REF föreslås en generativ tvärspråkig blandningsmodell för att utnyttja icke-märkta tvåspråkiga parallella data.
Cross-Lingual Mixture Model for Sentiment Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}