面向跨领域情感分类的统一框架

文本的情感分类问题,印判断文本中的论断是持支持态度还是反对态度.已有的研究表明,监督分类方法对情感分类很有效.但是多数情况下,已有的标注数据与待判断情感类别的数据不属于同一个领域,此时监督分类算法的性能明显下降,由此产生的即为跨领域情感分类问题.为解决此问题,提出一个统一框架,分多阶段进行跨领域情感分类:首先利用训练域文本的准确标签来得到测试域文本的初始标签；然后将测试域建成一个加权网络,将一些较准确的测试文本作为“源点”和“汇点”,进一步利用热传导思想迭代进行跨领域情感分类.实验结果表明,此方法能大幅度提高跨领域情感分类的精度.