Litteraturen innehåller flera rapporter som utvärderar förmågan hos djupa neurala nätverk i textöverföring lärande. Enligt vår kunskap har det dock gjorts få ansträngningar för att fullt ut förverkliga potentialen hos djupa neurala nätverk i cross-domain produkt översyn känsla klassificering. I detta dokument föreslår vi ett tvålagers konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för cross-domain produkt översyn känsla klassificering (LM-CNN-LB). Överföra lärande forskning om produkt översyn känsla klassificering baserad på djupa neurala nätverk har begränsats av bristen på en storskalig corpus; Vi försökte åtgärda detta problem med hjälp av en storskalig hjälp cross-domain dataset som samlats in från Amazon produktrecensioner. Vårt föreslagna ramverk uppvisar den dramatiska överförbarheten av djupa neurala nätverk för cross-domain produkt översyn känsla klassificering och uppnår state-of-the-art prestanda. Ramverket överträffar också komplexa konstruerade funktioner som används med en icke-djup neural nätverksmetod. Experimenten visar att införandet av storskaliga data från liknande domäner är ett effektivt sätt att lösa bristen på utbildningsdata. LM-CNN-LB tränade på multi-source relaterade domändata som överträffade den tränade på en enda liknande domän.
Wei och Al. REF lade fram ett tvålagers konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för cross-domain produkt översyn känsla klassificering (LM-CNN-LB), det föreslagna ramverket uppvisar den dramatiska överförbarheten av djupa neurala nätverk för cross-domain produkt översyn känsla klassificering.
Low-Resource Cross-Domain Product Review Sentiment Classification Based on a CNN with an Auxiliary Large-Scale Corpus
{'venue': 'Algorithms', 'journal': 'Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}