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图机器学习峰会-3-7 基于图表征学习的跨领域情感分析方法.pdf
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图机器学习峰会-3-7 基于图表征学习的跨领域情感分析方法.pdf
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Graph Adaptive Semantic Transfer for
Cross-domain Sentiment Classification
(基于图表征学习的跨域情感分析方法)
Kai Zhang
University of Science and Technology of China
2022年6月25日 Saturday
http://home.ustc.edu.cn/~sa517494/
|
Outline
1
2
3
4
Background
Related Work
The GAST Model
Experiment
5
Conclusion
|
3
Sentiment Classification
Sentiment Labels
Sentiment classification aims to mine the user’s emotional
tendency from text or pictures.
l Opinion mining
l Sentiment Analysis
Background
• Text
• Picture
?
Attitude
Emotion Tendency
Special task of text classification
Label :
l favorable or unfavorable
l Positive, negative, neutral
4
Transfer Learning
Advantages
Refers to the use of similarities between tasks to apply the
knowledge learned in the old field to a new field.
Background
l Unlabeled data
l Cold start
l Model versatility
l Weak computing …
Source
Target
Source: with
labeled data
Target: less or no
labeled data
5
Cross-domain Sentiment Classification (CDSC)
Values
Refers to the use the similarity knowledge learned in the
source domain to the target domain.
l Source → Target
l Single → Invariant
The use of common features between tasks to apply
sentiment semantics learned from a old field to a new field.
Background
l Unsupervised Sentiment Classification
l Focus on short-text mining and transfer learning methods
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