Modellen Joint Emotion-topic (JST) föreslogs tidigare för att upptäcka känslor och ämne samtidigt från text. Den enda handledning som krävs för JST-modellinlärning är domänoberoende polaritetsordsprenumerationer. I detta dokument ändrar vi JST-modellen genom att införliva ordpolaritet före genom att ändra ämnesordet Dirichlet tidigare. Vi studerar de polaritetsbärande ämnen som utvinns av JST och visar att genom att utöka det ursprungliga funktionsutrymmet med polaritetsbärande ämnen, de i-domänövervakade klassificeringarna lärt sig från förstärkt funktionsrepresentation uppnå den toppmoderna prestandan på 95% på filmrecensionsdata och i genomsnitt 90% på multi-domain sensation dataset. Dessutom, med hjälp av funktionen förstärkning och urval enligt information vinna kriterier för cross-domain sense klassificering, vårt föreslagna tillvägagångssätt presterar antingen bättre eller jämförbara jämfört med tidigare tillvägagångssätt. Vårt tillvägagångssätt är dock mycket enklare och kräver ingen svår parameterinställning.
REF föreslog att polaritetsbärande ämnen skulle extraheras med hjälp av en gemensam modell för känsloämne (JST) för att utvidga innehållsrepresentationerna av texter från både käll- och målområden.
Automatically Extracting Polarity-Bearing Topics 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']}