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

在本次图机器学习峰会上，Kai Zhang教授来自中国科学技术大学，分享了关于基于图表征学习的跨领域情感分析方法，即Graph Adaptive Semantic Transfer (GAST)模型。情感分析是一项旨在从文本或图片中挖掘用户情感倾向的任务，通常涉及观点挖掘和情绪分析。这个领域的主要目标是对文本进行分类，如正面、负面或中性。 传统的情感分析主要关注文本，但随着多媒体信息的增加，如何从图片中提取情感信息也成为了一个新的挑战。跨域情感分类（CDSC）是利用源领域中的已标注数据来帮助目标领域中的未标注数据进行情感分析，特别是在目标领域数据有限或不存在标签的情况下。这种方法的核心是利用任务之间的共享特征，将源领域的语义知识迁移到目标领域。 跨域情感分类面临的关键挑战包括如何充分发掘和利用对跨域分类任务至关重要的信息。过去的研究主要分为两类：一是传统的理论方法，通过分析不同领域间的共享特征；二是深度学习网络方法，通过构建深度转移模型来处理这一问题。 GAST模型针对这些挑战提出了一种新颖的解决方案，它利用图神经网络（GNN）来捕获文本中的结构信息，并适应性地传递语义。GNN允许节点（如词汇或短语）在图中相互交互，从而学习到更丰富的表征。此外，模型可能包含一个对抗性学习组件，以区分源域和目标域的特征，确保迁移过程中保持领域不变性。 实验部分可能涉及在多个源-目标领域对上对比GAST模型与其他基线方法的性能，例如样本重新加权、子空间匹配或各种深度学习方法（如领域自适应卷积网络）。结果通常会展示GAST在保留源领域知识的同时，如何有效地适应目标领域的情感分析任务，提高分类准确性。 结论部分，Kai Zhang教授可能会总结GAST模型的创新点、优势以及未来的研究方向。这可能包括如何进一步优化图构建策略，改进特征转移机制，以及如何将这种方法扩展到更复杂的多模态情感分析任务。 基于图表征学习的跨领域情感分析方法通过结合图神经网络和适应性语义转移，为解决无监督情感分类问题提供了新的视角，尤其是在数据稀缺或领域差异显著的情境下。这种方法有望推动情感分析技术在各种应用场景中的广泛应用，如社交媒体监控、产品评论分析等。