論文の概要: Topic Driven Adaptive Network for Cross-Domain Sentiment Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14094v1
• Date: Sun, 28 Nov 2021 10:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 14:54:49.592747
• Title: Topic Driven Adaptive Network for Cross-Domain Sentiment Classification
• Title（参考訳）: トピック駆動型適応ネットワークによるクロスドメイン感性分類
• Authors: Yicheng Zhu, Yiqiao Qiu, Yanghui Rao
• Abstract要約: ドメイン間感情分類のためのトピック駆動適応ネットワーク(TDAN)を提案する。 このネットワークはセマンティックスアテンションネットワークとドメイン固有のワードアテンションネットワークの2つのサブネットワークで構成されている。 ドメイン間の感情分類におけるTDANの有効性を検証する実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.196375060616161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-domain sentiment classification has been a hot spot these years, which aims to learn a reliable classifier using labeled data from the source domain and evaluate it on the target domain. In this vein, most approaches utilized domain adaptation that maps data from different domains into a common feature space. To further improve the model performance, several methods targeted to mine domain-specific information were proposed. However, most of them only utilized a limited part of domain-specific information. In this study, we first develop a method of extracting domain-specific words based on the topic information. Then, we propose a Topic Driven Adaptive Network (TDAN) for cross-domain sentiment classification. The network consists of two sub-networks: semantics attention network and domain-specific word attention network, the structures of which are based on transformers. These sub-networks take different forms of input and their outputs are fused as the feature vector. Experiments validate the effectiveness of our TDAN on sentiment classification across domains.
• Abstract（参考訳）: 近年,ソースドメインからラベル付きデータを用いて信頼性の高い分類器を学習し,対象ドメイン上で評価することを目的として,クロスドメイン感情分類がホットスポットとなっている。 この流れの中で、ほとんどのアプローチは異なるドメインからのデータを共通の特徴空間にマッピングするドメイン適応を利用する。 モデルの性能をさらに向上するため、ドメイン固有情報をマイニングするためのいくつかの手法が提案された。 しかし、その多くはドメイン固有の情報の限られた部分しか利用していない。 本研究ではまず,話題情報に基づいてドメイン固有の単語を抽出する手法を開発する。 次に,クロスドメイン感情分類のためのトピック駆動適応ネットワーク(tdan)を提案する。 このネットワークはセマンティックス・アテンション・ネットワークとドメイン固有のワード・アテンション・ネットワークという2つのサブネットワークから構成される。 これらのサブネットワークは異なる入力形式をとり、その出力を特徴ベクトルとして融合する。 ドメイン間の感情分類におけるTDANの有効性を検証する実験を行った。

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