50、迁移学习中的领域自适应研究

迁移学习中的领域自适应研究

1. 数据概述

本次研究选取了多个领域的数据，包括书籍、DVD、厨房用品和电子产品领域。每个领域都有 2000 个带有二元标签（积极和消极）的标注示例，这些标签基于相关评论生成。其中，厨房用品和电子产品领域还有大量未标注的示例，但在实验中，未使用这些未标注示例，而是在需要时将部分标注示例视为未标注。

实验选择了两种不同的源 - 目标领域组合：
- 源领域为厨房用品，目标领域为电子产品。
- 源领域为书籍，目标领域为厨房用品。

所有数据集被划分为训练集和测试集，分别包含 1600 个和 400 个示例。验证数据从训练数据集中选取，可以是按百分比选取或分层抽样。虽然实验目标并非复制论文或对每个方法进行微调以获得最佳结果，但还是进行了一些参数调整，并保持大多数参数为标准值或常量，以观察相对影响。

2. 软件工具和库

在案例研究中，使用了以下主要的开源工具和库：
- Keras (www.keras.io)
- TensorFlow (https://www.tensorflow.org/)
- Pandas (https://pandas.pydata.org/)
- scikit - learn (http://scikit - learn.org/)
- Matplotlib (https://matplotlib.org/)

3. 探索性数据分析

与其他案例研究类似，进行了一些基本的探索性数据分析（EDA），以了解数据及其特征。以下是从不同角度进行的分析：

3.1 词分布比较