文件名称:
JEAM：一种基于情感分析的跨领域情感分类模型
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文件大小: 388kb
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：跨网域 情绪 分类（CSC） 目的 在 学习 一种 基于来自不同域的标记数据，对目标域中的未标记数据进行情感分类 来源 领域。 到期的 到 差异 的 数据 分配 的 两个领域 就 原始特征，CSC问题既困难又具有挑战性。 以前的 研究 主要是 专注 关于概念 矿业 经过 聚类 跨字 数据 域， 哪个 被忽略 数据或不同表示形式中作者情感的重要性 的 感情 之间 域。 在 本文通过建模提出了一种解决CSC问题的新颖框架 跨领域的情感。 我们首先开发一个 概率的 模型 命名 杰姆 模拟 作者的 感情 状态 在写作时。 然后， 电磁 算法 介绍 到 解决 这 最大似然问题并获得作者的潜在情感分布。 最后，采用有监督的学习方法来分配 这 情绪 极性 到 一种 进行了在线审查。 实验表明，我们的方法 是 有效的 和 胜过最先进的方法。
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