Automatisk känsloklassificering har studerats och tillämpats i stor utsträckning under de senaste åren. Känslor uttrycks dock på olika sätt inom olika områden, och det är opraktiskt att kommentera corpora för alla möjliga intresseområden. Vi undersöker domänanpassning för känsloklassificerare, med fokus på online-recensioner för olika typer av produkter. För det första utvidgar vi till känsloklassificering den nyligen föreslagna algoritmen för strukturell korrespondensinlärning (SCL), vilket minskar det relativa felet på grund av anpassning mellan domäner med i genomsnitt 30 % jämfört med den ursprungliga SCL-algoritmen och 46 % över en övervakad baslinje. För det andra identifierar vi ett mått på domänlikhet som korrelerar väl med potentialen för anpassning av en klassificering från en domän till en annan. Denna åtgärd skulle till exempel kunna användas för att välja ut en liten uppsättning domäner för att kommentera vilkas utbildade klassificerare skulle överföra väl till många andra domäner.
Problemet med domänanpassning undersöks i REF.
Biographies, Bollywood, Boom-boxes and Blenders: Domain Adaptation for Sentiment Classification
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}