I det här dokumentet fokuserar vi på uppgifterna för klassificeringen av känslor över huvud taget. Vi hittar över olika domäner, funktioner med vissa typer av del-of-tal-taggar (POS) är domänberoende, medan vissa andra är domänfria. Baserat på detta resultat föreslog vi en POS-baserad ensemblemodell för att effektivt integrera funktioner med olika typer av POS-taggar för att förbättra klassificeringsprestandan. Vikter tränas av stokastisk lutning nedstigning (SGD) för att optimera perceptron och minimal klassificeringsfel (MCE) kriterier. Experimentella resultat visar att den föreslagna ensemblemodellen är ganska effektiv för uppgiften att korsdomänisera känslor.
I REF föreslogs en POS-baserad ensemblemodell för klassificering av cross-domain-känslor.
A POS-based Ensemble Model for Cross-domain Sentiment Classification
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}