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申请/专利权人：北京邮电大学;中国人民解放军91054部队
摘要：本发明公开一种无监督领域自适应的情感分类方法、装置及介质，其中方法首先训练任务适配器，然后堆叠在任务适配器上进行训练以获得更好的域对齐表示，最后融合堆叠领域适配器和任务适配器进行训练后在目标领域进行域适应。双适配器融合方法通过适配器融合模块解决了动态区分领域不变信息和任务表示信息重要程度的问题，而堆叠领域适配器堆叠在任务适配器上进行训练，学习的域不变信息是基于任务信息的，比基于预训练模型的通用信息在目标领域域适应的时候更加有用。实验结果表明，本发明可以有效的增强无监督领域自适应的域适应性能，同时依然保持参数高效的优点。
主权项：1.一种无监督领域自适应的情感分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取域适应对，所述域适应对包括源域和目标域，所述源域是有数据实例和标签的有监督情感数据，所述目标域是只有实例而没有标签的无监督情感数据；利用源域的实例和标签对任务适配器进行训练得到第一参数；在以第一参数配置的任务适配器上堆叠领域适配器，利用源域和目标域的实例对领域适配器进行训练得到第二参数；通过融合模块将任务适配器和领域适配器的学习成果进行融合，在第一参数和第二参数不变的情况下，利用源域对所述融合模块进行训练，得到第三参数；以第三参数配置的融合模块对以第一参数配置的任务适配器和以第二参数配置的领域适配器进行融合得到预测模型，利用所述预测模型实现情感分类预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 中国人民解放军91054部队 无监督领域自适应的情感分类方法、装置及介质
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