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基于句法结构迁移和领域融合的跨领域情感分类

摘要: 用于文本情感分析的深度学习模型如递归神经网络等参数较多,因此需要大量高质量标记训练数据对模型进行训练和优化。在实际应用中,特定领域难以获取高质量带情感标签评论数据。在跨领域文本情感分类任务中,针对不同领域数据分布差异性,提出了基于句法结构迁移和领域融合的跨领域文本情感分类方法,可以解决特定领域对带标签数据依赖问题。句法结构迁移方面,将依存语法特征加入到递归神经网络中,设计了一种... (共10页)

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