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ConceptNet的作用是提供一个足够大的、免费的知识图，重点关注自然语言中使用的单词（非命名实体）的常识意义。这种对单词的关注使得它特别符合将单词的意思表示为向量的思想。

论文阅读汇总：论文来源：https://arxiv.org/pdf/1905.09642.pdf发表日期：2019arXiv.cs.CL题目：基于迁移学习的日语情感分析研究摘要：文本分类方法通常需要特定任务的模型体系结构和巨大的标记数据集。在本文中，展示了迁移学习技术在日语文本分类中的潜在应用。具体而言，我们在乐天产品评论和雅虎电影评论数据集上执行二进制和多类情感分类。不难发现，基于迁移学习的方法比在3倍数据量上训练的比任务特定模型表现更好。此外，这些方法比在Wikipedia（维基百科）上的预训

论文来源：https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/view/16873/16149发表日期：2018AAAI研究背景用户通常在社交媒体或评论网站上表达对产品或服务的意见。这有助于正确理解他们的情绪倾向。情感分类就是自动确定文档的整体情绪极性（例如，积极或消极），在过去几十年中学者们一直为特定领域构建情感分类器。跨域情感分类，从传统的基于知识和词典到现在的深度学习方法。使用深度学习方法有一个缺点：目标领域的标记数据不足，标记数据可