迁移学习+交叉域情感分类 HATN网络

最新推荐文章于 2023-12-26 01:53:27 发布
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分类专栏： 迁移学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Adupanfei/article/details/82958345
本文介绍了杨强教授在AAAI-2018上提出的一种Hierarchical Attention Transfer Network（HATN）用于跨域情感分类。HATN通过p-net提取共享特征，np-net提取特定领域特征，并结合层级注意力机制进行分类。np-net利用pivot进行无监督领域适应，以预测样本中正负情感点。实验结果显示该模型在跨域情感分析上的有效性。

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Hierarchical Attention Transfer Network for Cross-domain Sentiment
Classification
AAAI-2018 杨强大牛之作
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关键思想
1. p-net提取domain-shared特征，使用revgrad结构(domain adaptation 论文Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation)
2. np-net提取domain-specific的特征
3. 最后共同做分类
4. 利用层级attention结构，word attention， sentence attention
5. np-net目标是预测最初的样本x里是否包含正或负pivot，输入的是g(x)(隐藏了pivot, z+ x中至少包含一个正pivot z- x中至少包含一个负Pivot, 利用co-occur，用pivot做桥梁，发现npivot
6.输入p-net的是xs,xt,输入np-net的是个g(xs),g(xt)

结果

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论文解析：Cross-Domain Sentiment Classification by Capsule Network With Semantic Rules，2018-IEEE ACCESS
MissingDi的博客
03-07 1046
因为看完的英文论文不记录下来总会忘记，所以打算把看的英文论文翻译并记录在博客中，也欢迎方向类似的同学查阅和提建议哟 文章目录模型A 模型定义B.概述C 模型细节1）BASE网络a: Embedding Layerb: Conv Layerc: Incaps and Ourcaps Layersd: Classcaps2) RULE NETWORK总结：思考 本文介绍了一个具有语义规则的领域适应场景...
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10-27 1443
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