Vi beskriver en känsloklassificeringsmetod som är tillämplig när vi inte har några märkta data för en måldomän men har några märkta data för flera andra domäner, som betecknas som källdomäner. Vi skapar automatiskt en känslokänslig tesaurus med både märkta och omärkta data från flera källdomäner för att hitta sambandet mellan ord som uttrycker liknande känslor inom olika domäner. Den skapade tesaurusen används sedan för att utöka funktionen vektorer för att träna en binär klassificerare. Till skillnad från tidigare klassningsmetoder för cross-domain-känslor kan vår metod effektivt lära sig från flera källdomäner. Vår metod överträffar betydligt många baslinjer och returnerar resultat som är bättre än eller jämförbara med tidigare cross-domain sense klassificeringsmetoder på ett riktmärke dataset som innehåller Amazon användarrecensioner för olika typer av produkter.
Den tvärdomänkänsliga tesaurusen (SST) Ref grupperar samman ord som uttrycker liknande känslor inom olika områden.
Using Multiple Sources to Construct a Sentiment Sensitive Thesaurus for Cross-Domain Sentiment Classification
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}