I litteraturen har olika övervakade inlärningsmetoder antagits för att ta itu med uppgiften att klassificera läsarens känslor. Klassificeringsprestandan är dock mycket lidande när storleken på de märkta uppgifterna är begränsad. I detta dokument föreslår vi en två-viss förökningsstrategi för halvövervakad klassifikation av läsarens känslor genom att utnyttja två vyer, nämligen källtext och responstext i en algoritm för förökning av etiketter. Specifikt beror vår strategi på två ord-dokument bipartit grafer för att modellera förhållandet mellan proverna i de två vyerna respektive. Dessutom är de två bipartita graferna integrerade genom att länka varje källtextprov med dess motsvarande svarstextprov via en långkänslig övergångsannolikhet. På så sätt minskar vårt tvåsidiga förhållningssätt till halvövervakad klassifikation av läsarens känslor till stor del beroendet av de båda åsikternas starka antaganden om tillräcklighet och oberoende, vilket krävs i samband med gemensam utbildning. Empirisk utvärdering visar effektiviteten i vår två-view-märkning förökning till semi-övervakade läsare känsloklassificering.
Detta bidrag följdes upp av Ref, som i stället föreslår en spridningsstrategi med två vyer.
Two-View Label Propagation to Semi-supervised Reader Emotion Classification
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}