ABSTRACT Sentimentanalys är en viktig men utmanande uppgift. Anmärkningsvärda framgångar har uppnåtts på områden där det finns tillräckligt med märkta utbildningsdata. Icke desto mindre är det arbetsintensivt och tidskrävande att notera tillräckliga data, vilket skapar betydande hinder för att anpassa känsloklassificeringssystemen till nya områden. I detta dokument introducerar vi ett Capsule-nätverk för känsloanalys i domänanpassningsscenariot med semantiska regler (CapsuleDAR). CapsuleDAR utnyttjar kapselnätverk för att koda den inneboende rumsliga del-hel relation som utgör domän invariant kunskap som överbryggar kunskapsklyftan mellan källan och måldomäner. Dessutom föreslår vi också ett regelnätverk för att införliva semantiska regler i kapselnätet för att förbättra det omfattande läran om meningsrepresentation. Omfattande experiment genomförs för att utvärdera effektiviteten av den föreslagna CapsuleDAR modellen på en verklig värld data uppsättning av fyra domäner. Experimentella resultat visar att CapsuleDAR uppnår betydligt bättre prestanda än de starka konkurrenterna för den cross-domain sense klassificering uppgiften. INDEX TERMS Gränsöverskridande känsloklassificering, kapselnätverk, semantiska regler, djupinlärning.
Zhang m.fl. REF införde ett Capsule-nätverk för känsloanalys i scenariot för domänanpassning med semantiska regler, vilket kan förbättra det omfattande lärandet om meningsrepresentation.
Cross-Domain Sentiment Classification by Capsule Network With Semantic Rules
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}