香农代码的matlab-CMSC:协作式多领域情感分类算法的Matlab实现

香农代码的matlab CMSC：协作多域情感分类 协作式多领域情感分类算法的Matlab实现。 ＃介绍 此源代码旨在实现参考文献[1]中提出的协作式多域情感分类方法（CMSC）。 CMSC方法的目的是以协作方式同时针对多个域训练特定于域的情感分类器。 当标签数据不足时，可以将不同域中的情感信息彼此共享，以针对这些域训练更准确，更可靠的情感分类器。 在CMSC方法中，每个域的情感分类器被分解为两个部分，一个全局部分和一个特定于域的部分。 全局模型可以捕获一般的情感知识，并由各个领域共享。 特定领域的模型可以捕获每个领域中的特定情感表达。 CMSC还结合了从每个域中的标记和未标记样本中提取的特定领域情感知识，以增强对特定领域情感分类器的学习。 此外，将不同域之间的相似性纳入CMSC方法中，作为对特定于域的情感分类器的规范化，以鼓励相似域之间共享情感信息。 ＃用法 ### 1。 DSSKE.m 函数[p_m] = DSSKE（X，y，C，theta） 功能说明 此功能的目标是从标记的样本和从大量未标记的样本中提取的上下文相似度中提取特定领域的情感知识，即特定领域的情感词分布。 此功能包含两