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申请/专利权人：汕头大学
摘要：本发明公开一种基于多源领域适应的文本情感分类方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：获取未携带真实情感分类标签的目标域数据集以及携带真实情感分类标签的多个源域数据集；获取第一分类损失函数以及考虑到对齐各个源域和目标域的联合概率分布的总损失函数；利用目标域数据集、多个源域数据集和第一分类损失函数对文本情感分类模型进行预训练，随后输出每个目标文本序列对应的伪标签以更新目标域数据集；利用更新后的目标域数据集、多个源域数据集和总损失函数对预训练后的文本情感分类模型进行正式训练，随后输出每个目标文本序列对应的预测情感分类标签。本发明可以缩小各个源域与目标域之间的分布差异，提高模型在目标域中的泛化能力。
主权项：1.一种基于多源领域适应的文本情感分类方法，其特征在于，包括：获取目标域数据集和多个源域数据集，所述目标域数据集包括未携带真实情感分类标签的若干个目标文本序列，每个源域数据集包括携带真实情感分类标签的若干个源文本序列；获取第一分类损失函数和总损失函数，所述总损失函数包括第二分类损失函数和域对齐损失函数，所述域对齐损失函数用于衡量各个源域的联合概率分布和目标域的联合概率分布之间的对齐差异；利用所述目标域数据集、所述多个源域数据集和所述第一分类损失函数对预先搭建的文本情感分类模型进行预训练，且在预训练完毕时输出每个目标文本序列对应的伪标签，以对所述目标域数据集进行更新；利用更新后的目标域数据集、所述多个源域数据集和所述总损失函数对预训练后的文本情感分类模型进行正式训练，且在正式训练完毕时输出每个目标文本序列对应的预测情感分类标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 汕头大学 基于多源领域适应的文本情感分类方法、系统及设备
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