Överföringslärande har använts i opinionsanalyser för att utnyttja tillgängliga språkresurser för andra resurssvaga språk. Det kumulativa klassbullret vid överföringslärande påverkar dock prestanda negativt när mer träningsdata används. I detta dokument föreslår vi en ny metod för transduktiv överföringsutbildning för att identifiera buller genom att upptäcka negativa överföringar. Utvärdering av data från den tvärspråkiga opinionsanalysen för NLP och CC 2013 visar att vår strategi överträffar de modernaste systemen. Mer påtagligt, vårt system visar en monoton ökning trend i prestandaförbättring när mer träningsdata används.
REF minskar negativ överföring vid överföring av lärande.
Cross-lingual Opinion Analysis via Negative Transfer Detection
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}