I den här artikeln studerar vi cross-domänisk känsloklassificering med neurala nätverksarkitekturer. Vi lånar idén från Structural Correspondence Inlärning och använder två extra uppgifter för att framkalla en mening inbäddning som förmodligen fungerar bra över alla områden för känsloklassificering. Vi föreslår också att vi tillsammans ska lära oss denna mening som inbäddar sig tillsammans med själva känsloklassaren. Experimentella resultat visar att vår föreslagna gemensamma modell överträffar flera toppmoderna metoder på fem referensdatauppsättningar.
Yu REF använde två extra uppgifter för att hjälpa till att framkalla mening inbäddningar som fungerar bra över olika domäner.
Learning Sentence Embeddings with Auxiliary Tasks for Cross-Domain Sentiment Classification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}