Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för språklig textklassificering som bygger på strukturell korrespondensinlärning, en nyligen föreslagen teori för domänanpassning. Tillvägagångssättet använder omärkta dokument, tillsammans med ett enkelt ord översättning orakel, för att framkalla aktivitetsspecifika, tvärspråkiga ordkorrespondenser. Vi rapporterar om analyser som avslöjar kvantitativa insikter om användningen av omärkta data och komplexiteten i språklig korrespondensmodellering. Vi utför experiment inom ämnesområdet gränsöverskridande känsloklassificering, använder engelska som källspråk, och tyska, franska och japanska som målspråk. Resultaten är övertygande och visar både på de framlagda idéernas robusthet och konkurrenskraft.
REF tillhandahöll en CL-SCL-modell baserad på strukturell korrespondensundervisning (SCL) för känsloklassificering.
Cross-Language Text Classification Using Structural Correspondence Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}