Under de senaste åren har stor framgång uppnåtts i känsloklassificeringen för engelska, delvis tack vare tillgången på många kommenterade resurser. Tyvärr åtnjuter de flesta språk inte ett sådant överflöd av märkta data. För att ta itu med problemet med känsloklassificering på lågresursspråk utan tillräckligt med kommenterade data föreslår vi ett Adversarial Deep Amaging Network (ADAN 1 ) för att överföra de kunskaper som inhämtats från märkta data på ett resursrikt källspråk till lågresursspråk där det endast finns omärkta data. ADAN har två diskriminerande grenar: en känsloklassare och en kontradiktorisk språkdiskriminator. Båda grenarna tar indata från en delad funktionsextraktor för att lära sig dolda representationer som samtidigt är indikativa för klassificeringsuppgiften och invarianta över språk. Experiment om kinesisk och arabisk känsloklassificering visar att ADAN avsevärt överträffar toppmoderna system. Försäkringstekniska avsättningar för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet netto (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag)
I REF presenterades ett nät för bedömning av crosslingual sensitment classification (ADAN) för bedömning av crosslingual sensibility classification.
Adversarial Deep Averaging Networks for Cross-Lingual Sentiment Classification
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}