Sentiment klassificering syftar till att automatiskt förutsäga känslor polaritet (t.ex., positiva eller negativa) av användargenererade känslor data (t.ex., recensioner, bloggar). På grund av missmatchningen mellan olika domäner, en känsla klassificerare utbildad i en domän kanske inte fungerar bra när direkt tillämpas på andra domäner. Därför är domänanpassning för känsloklassificeringsalgoritmer mycket önskvärt för att minska kostnaderna för domänskillnader och manuell märkning. För att ta itu med ovanstående utmaning föreslår vi en ny domänanpassningsmetod, kallad Bi-Transferring Deep Neural Networks (BTDNNs). De föreslagna BTDNN:erna försöker överföra källdomänexemplen till måldomänen, och överför också exemplen på måldomänen till källdomänen. Den linjära omvandlingen av BTDNN säkerställer möjligheten att överföra mellan domäner, och fördelningen mellan den överförda domänen och den önskvärda domänen begränsas med ett linjärt datarekonstruktionssätt. Till följd av detta övervakas den överförda källkodsdomänen och följer en liknande distribution som måldomänen. Därför kan varje övervakad metod användas på den överförda källkodsdomänen för att utbilda en klassificering för känsloklassificering i en måldomän. Vi utför experiment på ett riktmärke som består av recensioner av 4 typer av Amazon-produkter. Experimentella resultat visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt överträffar de flera baslinjemetoderna och uppnår en noggrannhet som är konkurrenskraftig med den senaste metoden för domänanpassning.
Senare föreslår REF att man minimerar domänbytet av autoenkodern på ett linjärt datakombinationssätt.
Bi-Transferring Deep Neural Networks for Domain Adaptation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}