ABSTRACT Domain Adaptation uppgifter har väckt stor uppmärksamhet under de senaste åren, särskilt uppgiften att korsdomänbestämma känslor (CDSC). På grund av domänavvikelsen, en känsla klassificerare tränas i en källkodsdomän ofta fungerar mindre bra, när direkt tillämpas på en måldomän. Motstående neurala nätverk har använts i mainstream metoder för att lära sig domänoberoende funktioner, såsom pivoter, som är ord med samma känsla polaritet i olika domäner. Men domänspecifika egenskaper kan ofta avgöra känslor i sitt sammanhang. I detta dokument föreslår vi ett hierarkiskt uppmärksamhetsnätverk med förkunskaper (HANP) för CDSC-uppgiften. Till skillnad från andra befintliga metoder kan HANP få både domänoberoende och domänspecifika funktioner samtidigt genom att lägga till förkunskaper. Dessutom innehåller HANP också ett hierarkiskt representationslager med uppmärksamhetsmekanism, så att HANP kan fånga viktiga ord och meningar i förhållande till känslor. Dessutom kan den föreslagna modellen erbjuda en direkt visualisering av de sentimentala förkunskaperna. Experimenten på Amazons granskningsdata visar att den föreslagna HANP avsevärt kan överträffa de senaste metoderna. INDEX TERMS Cross domain sense klassification, HANP, förkunskaper.
Manshu och Bing REF föreslog en hierarkisk uppmärksamhetsnätverk med förkunskaper (HANP) metod för cross-domain känslor klassificering, som kan ägna mer uppmärksamhet åt viktiga ord och meningar.
Adding Prior Knowledge in Hierarchical Attention Neural Network for Cross Domain Sentiment Classification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}