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一种基于多桥映射的跨领域文本分类方法 被引量:2
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作者 杨奇奇 张玉红 胡学钢 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期996-1000,共5页
跨领域分类旨在利用已标记的源领域信息来为概率分布不同、未标记的目标领域训练一个精确的分类器。已有工作大多以文本主题为特征表现形式,并基于共享主题来建立领域间独有主题的映射关系,从而达到跨领域学习的目的。现实中领域间的连... 跨领域分类旨在利用已标记的源领域信息来为概率分布不同、未标记的目标领域训练一个精确的分类器。已有工作大多以文本主题为特征表现形式,并基于共享主题来建立领域间独有主题的映射关系,从而达到跨领域学习的目的。现实中领域间的连接可以是多角度的,但这种基于单一共享主题的映射方式,存在语义表示不完备和偏差性等问题,从而影响跨领域分类精度。基于此,提出一种基于多桥映射的跨领域分类方法,通过提取多重的共享主题和领域独有主题,并以多重共享主题为桥梁来建立领域独有主题之间的多重映射关系,从而实现跨领域的分类。在20Newsgroups和Reuters-21578数据集上的实验结果表明,与同类算法相比,所提算法在分类精度上具有优越性。 展开更多
关键词 跨领域分类 多桥映射 主题 文本分类
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基于评价对象类别的跨领域情感分类方法研究 被引量:3
2
作者 张慧 李寿山 +1 位作者 李培峰 朱巧明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期229-232,250,共5页
情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情感分类的跨领域学习旨在减少跨领域的性能损失。提出一种基于评价对象类别的跨领域学习方法。首先,将评价... 情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情感分类的跨领域学习旨在减少跨领域的性能损失。提出一种基于评价对象类别的跨领域学习方法。首先,将评价对象分为4大类:整体、硬件、软件和服务;然后,人工标注源领域中属于以上4类评价对象的句子,并构建评价对象类别分类器;最后,将不同的评价对象类别当作不同的视图,进而使用协同学习(Co-trai-ning)进行跨领域情感分类。实验结果表明,提出的方法有效地改进了跨领域学习性能。 展开更多
关键词 评价对象 协同训练 最大熵 领域情感分类
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一种改进EM算法的跨领域情感分类方法 被引量:2
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作者 黄瑞阳 康世泽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第9期2696-2699,共4页
监督学习算法是当前进行文本情感分类的主要方法,往往要求训练集与测试集的数据分布相同,然而在实际情况下已标注数据与测试数据常常不属于同一个领域,这种数据分布差异导致文本情感分类准确率下降。针对这一问题,提出了一种基于EM算法... 监督学习算法是当前进行文本情感分类的主要方法,往往要求训练集与测试集的数据分布相同,然而在实际情况下已标注数据与测试数据常常不属于同一个领域,这种数据分布差异导致文本情感分类准确率下降。针对这一问题,提出了一种基于EM算法的跨领域情感分类方法。首先从多个源领域结合目标领域生成一个情感倾向参考表;其次利用改进的EM算法参考该表迭代调节目标领域分类器的分类结果,直到该结果可以与参考表匹配;最后在公开数据集上与贝叶斯、SVM等主流分类方法进行对比实验。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了跨领域情感分类的准确性。 展开更多
关键词 领域情感分类 EM算法 特征迁移
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基于word2vec的跨领域情感分类方法 被引量:14
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作者 王勤勤 张玉红 +1 位作者 李培培 胡学钢 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期2924-2927,共4页
情感分类是用于判断数据的情感极性,广泛用于商品评论、微博话题等数据。标记信息的昂贵使得传统的情感分类方法难以对不同领域的数据进行有效的分类。为此,跨领域情感分类问题引起广泛关注。已有的跨领域情感分类方法大多以共现为基础... 情感分类是用于判断数据的情感极性,广泛用于商品评论、微博话题等数据。标记信息的昂贵使得传统的情感分类方法难以对不同领域的数据进行有效的分类。为此,跨领域情感分类问题引起广泛关注。已有的跨领域情感分类方法大多以共现为基础提取词汇特征和句法特征,而忽略了词语间的语义关系。基于此,提出了基于word2vec的跨领域情感分类方法 WEEF(cross-domain classification based on word embedding extension feature),选取高质量的领域共现特征作为桥梁,并以这些特征作为种子,基于词向量的相似度计算,将领域专有特征扩充到这些种子中,形成特征簇,从而减小领域间的差异。在SRAA和Amazon产品评论数据集上的实验结果表明了方法的有效性,尤其在数据量较大时。 展开更多
关键词 语义特征 共现特征 词向量 领域情感分类
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跨领域文本情感分类研究进展 被引量:12
5
作者 赵传君 王素格 李德玉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1723-1746,共24页
作为社会媒体文本情感分析的重要研究课题之一,跨领域文本情感分类旨在利用源领域资源或模型迁移地服务于目标领域的文本情感分类任务,其可以有效缓解目标领域中带标签数据不足问题.从3个角度对跨领域文本情感分类方法行了归纳总结:(1)... 作为社会媒体文本情感分析的重要研究课题之一,跨领域文本情感分类旨在利用源领域资源或模型迁移地服务于目标领域的文本情感分类任务,其可以有效缓解目标领域中带标签数据不足问题.从3个角度对跨领域文本情感分类方法行了归纳总结:(1)按照目标领域中是否有带标签数据,可分为直推式和归纳式情感迁移方法;(2)按照不同情感适应性策略,可分为实例迁移方法、特征迁移方法、模型迁移方法、基于词典的方法、联合情感主题方法以及图模型方法等;(3)按照可用源领域个数,可分为单源和多源跨领域文本情感分类方法.此外,还介绍了深度迁移学习方法及其在跨领域文本情感分类的最新应用成果.最后,围绕跨领域文本情感分类面临的关键技术问题,对可能的突破方向进行了展望. 展开更多
关键词 领域文本情感分类 领域适应 迁移学习 研究进展
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基于深度稀疏辨别的跨领域图像分类 被引量:5
6
作者 杨涵方 周向东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期310-316,共7页
在图像分类任务中,由于图像背景、光照、拍摄角度等的变化,从源领域上训练的分类模型常常不适用于相关目标领域的图像数据。为此,提出一种基于深度卷积神经网络的迁移学习方法——稀疏辨别迁移模型。该方法通过自适应地学习目标领域辨... 在图像分类任务中,由于图像背景、光照、拍摄角度等的变化,从源领域上训练的分类模型常常不适用于相关目标领域的图像数据。为此,提出一种基于深度卷积神经网络的迁移学习方法——稀疏辨别迁移模型。该方法通过自适应地学习目标领域辨别性特征分布优化分类函数,同时与特征预处理方法相结合,可获得较好的互补性作用。实验结果表明,与现有的基准与深度迁移方法相比,该方法在Office-Caltech和Office-31 2个标准跨领域分类数据集上均取得了较好的分类性能。 展开更多
关键词 领域图像分类 深度学习 迁移学习 主成分分析 稀疏正则化
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基于集成一致性的多源跨领域情感分类模型
7
作者 梁俊葛 线岩团 +3 位作者 相艳 王红斌 陆婷 许莹 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第5期858-866,共9页
现有的跨领域情感分类方法大多只利用了单个源域到目标域的迁移特征,没有充分考虑目标域实例与不同源域之间的联系。针对此问题,本文提出一种无监督的多源跨领域情感分类模型。首先利用单个源域到目标域的迁移特征训练基分类器,并对不... 现有的跨领域情感分类方法大多只利用了单个源域到目标域的迁移特征,没有充分考虑目标域实例与不同源域之间的联系。针对此问题,本文提出一种无监督的多源跨领域情感分类模型。首先利用单个源域到目标域的迁移特征训练基分类器,并对不同的基分类器加权;然后将不同基分类器对目标域实例预测的集成一致性作为目标函数,优化该目标函数,得到不同基分类器的权重;最后利用加权后的基分类器得到目标域的情感分类结果。该模型在亚马逊产品评论数据集上和Skytrax数据集上进行了实验,并与6种基线模型进行了比较。实验结果表明,本文方法相比基线模型,在8个不同目标域的实验中分类性能均有明显提升。 展开更多
关键词 领域情感分类 集成 一致性 多源域 无监督
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一种基于跨领域典型相关性分析的迁移学习方法 被引量:28
8
作者 张博 史忠植 +1 位作者 赵晓非 张建华 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1326-1336,共11页
作为迁移学习的一个重要研究方向,基于特征映射的方法学习各领域特有特征与领域共享特征之间的相关性,通过一些相关特征减少领域之间的差异,已经获得了广泛的关注和研究.典型相关性分析是一种用来分析两组随机变量之间相关性的统计分析... 作为迁移学习的一个重要研究方向,基于特征映射的方法学习各领域特有特征与领域共享特征之间的相关性,通过一些相关特征减少领域之间的差异,已经获得了广泛的关注和研究.典型相关性分析是一种用来分析两组随机变量之间相关性的统计分析工具.将典型相关性分析引入迁移学习,结合基于特征映射迁移学习的思路,提出了一种跨领域典型相关性分析算法.该算法在保持各领域特有特征与领域共享特征相关性的基础上,通过选择合适的基向量组合训练分类器,使降维后的相关特征在领域间具有相似的判别性.在20Newsgroups上864个分类问题以及多领域情感分析数据集上12个分类问题的实验结果表明,跨领域典型相关性分析算法可以有效地提高跨领域迁移分类准确率. 展开更多
关键词 迁移学习 典型相关性分析 跨领域分类学习 领域自适应
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领域对齐对抗的无监督跨领域文本情感分析算法 被引量:2
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作者 贾熹滨 曾檬 +1 位作者 米庆 胡永利 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1255-1270,共16页
在实际应用场景中,情感分析技术为自动判别文本情感极性提供了有效的决策及解决方案,但是文本情感分析技术依赖于大量的标定样本.为了减小对人工标注的依赖,有研究者提出了基于领域自适应的跨领域情感分析技术.该技术面向跨领域文本情... 在实际应用场景中,情感分析技术为自动判别文本情感极性提供了有效的决策及解决方案,但是文本情感分析技术依赖于大量的标定样本.为了减小对人工标注的依赖,有研究者提出了基于领域自适应的跨领域情感分析技术.该技术面向跨领域文本情感分析任务,将经由标定样本训练的源领域模型,迁移至无标定的目标领域.然而目前的领域自适应技术仅从单个角度进行迁移,即减小领域专有特征差异或提取领域不变特征.因此考虑到跨领域文本数据同时包含领域专有特征和领域不变特征的特点,提出了一种领域对齐对抗的无监督跨领域文本情感分析算法.该算法通过渐进式的迁移策略,逐层减小不同语义层的领域差异,并在高层语义子空间通过协同优化的领域自适应算法,实现跨领域文本数据的领域知识迁移.在2个公开跨领域文本情感数据集上的24组跨领域文本情感分类实验结果表明,与4类领域自适应算法中代表性的和当前表现最优的方法相比,领域对齐对抗的无监督跨领域文本情感分析算法在24组实验中取得了最高的平均分类准确率,同时结合迁移性能分析结果和特征分布可视化结果,证明该算法一定程度上提升了现有无监督跨领域文本情感分析算法的分类性能和迁移性能. 展开更多
关键词 领域情感分类 迁移学习 无监督领域自适应 情感分析 协同优化
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基于Wasserstein距离分层注意力模型的跨域情感分类 被引量:1
10
作者 杜永萍 贺萌 赵晓铮 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期446-454,共9页
跨领域情感分类任务旨在利用已知情感标签的源域数据对缺乏标记数据的目标域进行情感倾向性分析.文中提出基于Wasserstein距离的分层注意力模型,结合Attention机制,采用分层模型进行特征提取,将Wasserstein距离作为域差异度量方式,通过... 跨领域情感分类任务旨在利用已知情感标签的源域数据对缺乏标记数据的目标域进行情感倾向性分析.文中提出基于Wasserstein距离的分层注意力模型,结合Attention机制,采用分层模型进行特征提取,将Wasserstein距离作为域差异度量方式,通过对抗式训练自动捕获领域共享特征.进一步构造辅助任务捕获与共享特征共现的领域独有特征,结合两种特征表示完成跨域情感分类任务.在亚马逊评论等数据集上的实验表明,文中模型仅利用领域共享特征就达到较高的正确率,在不同的跨领域对之间具有较好的稳定性. 展开更多
关键词 领域情感分类 Wasserstein距离 分层模型 注意力机制 双向门控循环单元
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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
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作者 赵传君 武美龄 +5 位作者 申利华 上官学奎 王彦婕 李杰 王素格 李德玉 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1380-1389,共10页
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,... 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,设计了一种可迁移的依存句法递归神经网络模型,通过句法结构迁移有效地迁移跨领域结构信息,为情感迁移提供支撑。领域融合方面,在传统的最大均值差异领域度量方法上细化了跨领域同类别距离度量信息。通过约束源领域和目标领域的分布,可以保证2个领域距离在学习过程中尽可能减小,有效地提取领域通用特征。实验结果表明,该方法比已有方法有效提高了跨领域情感分类准确率。 展开更多
关键词 领域情感分类 句法结构迁移 最小距离约束 深度迁移学习
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融合标签语义特征的BERT微调问句分类方法 被引量:1
12
作者 亢文倩 《电视技术》 2022年第5期46-49,53,共5页
问句分类(Question Classification,QC)对提高问答系统的质量和性能有着重要的作用。目前,现有的问句分类方法面临着数据稀疏的问题。双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)微调可以实现跨... 问句分类(Question Classification,QC)对提高问答系统的质量和性能有着重要的作用。目前,现有的问句分类方法面临着数据稀疏的问题。双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)微调可以实现跨领域问句分类,是一种很好的解决新领域带标签问句稀疏的措施。然而,这种方法往往忽略了自然语言类标签提供的显式语义信息。如果要扩展问句分类器以预测新类,且只有少数训练示例,则可以利用该类标签提供的语义信息,预测问句与标签之间的关联。本文将类别标签的特征引入BERT微调模型,简称为L-BERT-FiT。实验结果表明,相较于BERT微调,改进后模型的平均分类精度提升了约2.86%。 展开更多
关键词 领域问句分类 深度迁移学习 微调 类标签语义信息
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共通语义空间下的跨文献类型文本自动分类研究 被引量:3
13
作者 李湘东 高凡 李悠海 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第9期66-73,共8页
【目的】解决不同文献类型文本之间因写作风格和用词习惯不同而产生的语义差异问题。【方法】选取同时出现在两个不同文献类型文本集合中的领域无关特征和只在其中某一个集合中出现的领域相关特征,利用领域无关特征,对分属两个集合的领... 【目的】解决不同文献类型文本之间因写作风格和用词习惯不同而产生的语义差异问题。【方法】选取同时出现在两个不同文献类型文本集合中的领域无关特征和只在其中某一个集合中出现的领域相关特征,利用领域无关特征,对分属两个集合的领域相关特征构建双向图并进行谱聚类,关联表达类似语义的领域相关特征,产生由聚类特征定义的共通语义空间。【结果】实验结果表明,与传统的文本自动分类方法相比,本文方法的分类性能提高了3.0%-6.9%。【局限】构建共通语义空间时,需要大量与待分类文本属于同领域的语料。【结论】共通语义空间能够对不同文献类型的数字资源进行有效整合。 展开更多
关键词 共通语义空间 文本自动分类 谱聚类 跨领域分类
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多视角迁移学习问题研究
14
作者 潘剑寒 《信息记录材料》 2019年第9期240-241,共2页
传统基于单一视角的迁移学习方法尽管可以利用领域间的潜在共享信息进行知识迁移,但是却忽略了其他视角的潜在信息.因此,基于单一视角所构建的迁移桥梁的适应能力具有一定的局限性.为了解决这一问题,本文提出了一种迁移学习新思路,基于... 传统基于单一视角的迁移学习方法尽管可以利用领域间的潜在共享信息进行知识迁移,但是却忽略了其他视角的潜在信息.因此,基于单一视角所构建的迁移桥梁的适应能力具有一定的局限性.为了解决这一问题,本文提出了一种迁移学习新思路,基于多视角的迁移学习.该方法分别在源领域和目标领域的数据集上创建多个不同的潜在共享结构,并将上述潜在共享结构进行整合,从而构建一个能够更全面体现领域间共性的跨领域知识迁移桥梁. 展开更多
关键词 迁移学习 多视角 跨领域分类
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