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基于深度循环神经网络的跨领域文本情感分析 A Cross-domain Text Sentiment Analysis Based on Deep Recurrent Neural Network 作者： 余传明 1 作者单位： 1. 中南财经政法大学信息与安全工程学院 武汉 430073 提交时间： 2023-08-26 摘要: [目的/意义]通过在标注资源丰富的源领域（Source Domain）中学习，并将目标领域（Target Domain）的文档投影到与源领域相同的特征空间（Feature Space）中去，从而解决目标领域因标注数据量较小而难以获得好的分类模型的问题。[方法/过程]选择亚马逊在书籍、DVD和音乐类目下的中文评论作为实验数据，以跨领域情感分析作为研究任务，提出一种跨领域深度循环神经网络（Cross Domain Deep Recurrent Neural Network，CD-DRNN）模型，实现不同领域环境下的知识迁移。CD-DRNN模型在跨领域环境下的平均分类准确度达到了81.70%，优于传统的栈式长短时记忆网络（Stacked Long Short Term Memory，Stacked-LSTM）模型（79.90%）、双向长短时记忆网络模型（Bidirectional Long Short Term Memory，Bi-LSTM）模型（80.50%）、卷积神经网络长短时记忆网络串联（Convolution Neural Network with Long Short Term Memory，CNN-LSTM）（74.70%）模型以及卷积神经网络长短时记忆网络并联（Merged Convolution Neural Network with Long Short Term Memory，Merged-CNN-LSTM）模型（80.90%）。[结果/结论]源领域和目标领域的知识迁移能够有效解决监督学习在小数据集上难以获得好的分类效果的问题，通过CD-DRNN模型能够从无标注数据中有效地筛选特征，从而大大降低目标领域数据标注相关的工作量。 Abstract: [Purpose/significance] In order to solve the problem of classification model in target domain that caused by the lack of data, this study firstly trains the model of source domain that includes rich labeling/tagging data, and then, projects source and target domain documents into the same feature space. [Method/process] The reviews of three product categories, i.e. books, DVD and music, from Amazon, which are written in Chinese, are taken as the experimental data, and the cross-domain text sentiment analysis is considered as the research task. A novel model, i.e. the Cross Domain Deep Recurrent Neural Network (CD-DRNN), is proposed to achieve knowledge transfer among domains. The average accuracy value of CD-DRNN achieves 81.70%,which excels the values of Stacked Long Short Term Memory (79.90%), Bidirectional Long Short Term Memory(80.50%), Convolution Neural Network with Long Short Term Memory (74.70%) and Merged Convolution Neural Network with Long Short Term Memory (80.90%). [Result/conclusion] Knowledge transfer in source domain and target domain could effectively solve the difficulties of achieving good classification performances on small data sets. The proposed method can be leveraged to effectively select features from unlabeled data, thereby greatly reducing the workload related to data annotation in the target domain. 跨领域 迁移学习 深度循环神经网络 情感分析 期刊： 图书情报工作 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 引用： ChinaXiv:202308.00284 (或此版本 ChinaXiv:202308.00284V1 ) doi:10.12074/202308.00284 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202308.00284.V1 推荐引用方式： 余传明.(2023).基于深度循环神经网络的跨领域文本情感分析.图书情报工作.[ChinaXiv:202308.00284] 版本历史 [V1] 2023-08-26 23:57:18 ChinaXiv:202308.00284V1 下载全文

亚历克斯依然选择的是科里金莱，这样科里金莱很无奈，难道自己就这么像个软茄子么？ 科里金莱今年十五岁，也是最后一次参加初级组的比赛，对于亚历克斯近日的抢眼表现，他早有耳闻，但他对自己仍然很有信心，而且他这次的目标就是冠军！ “大哥，马上就要进行四强赛的第一场比赛了，那个身材高高的是科里金莱，他是萨那将军的儿子，那个有点儿胖的学员就是这次初级组的大黑马，双系魔法师加魔武双修的天才亚历克斯！”格鲁给吉亚大帝介绍道。 此时，科里金莱和亚历克斯已经准备好了，战斗一触即发。 亚历克斯对于怎样打假比赛还是有些经验的，毕竟前十五年都是在别人欺负中渡过的，怎么败已经研究的很清楚了。 “亚历克斯，请指教！” “科里金莱，请指教！” 两人互通姓名，裁判一声令下，战斗立刻开始！ 科里金莱快速发起进攻，红色的斗气攻击一波接一波的攻向了亚历克斯！ “这就是萨那将军家族的《双城诗会共筹谋》了吧。”吉亚大帝一眼就认出了科里金莱的斗气功法。 “恩，这种火焰斗气可不是那么容易对付的。”格鲁点头道。 亚历克斯挥动着手中的银光剑，一道道剑罡快速回击，与火红色的斗气相撞，爆发出轰隆隆的巨响。 但科里金莱的《思乡曲》似乎真的是很厉害，亚历克斯回击的剑罡竟然被对手很轻松的就破开！ “好像有点儿太明显了，应该再加点儿力。”亚历克斯随即加强了自己的攻击的威力，使得火焰斗气没有那么轻松就获胜，但最终的结果却没有改变，亚历克斯的攻击还是被吞噬。 “恩，很好，就用这种程度的攻击就可以了！” 从观众的眼光来看两人打得如火如荼，而且两人的实力相近，但亚历克斯要弱一些。

【all男主穹+万人迷+男同文+ooc】 什么？系统绑定要他打工？ 想得美，穹直接强行解绑系统。自由的银河球棒侠是困不住的鸟儿！至于因为系统祸害导致那些人讨厌自己什么的，无所谓！ 穹以为自己拿的是万人厌的倒霉剧本，实际上是万人迷。 白厄不好意思挠挠头，拉着穹去抓鱼。 白厄：穹肯定会喜欢我烤的鱼。 穹：吓！这家伙居然想淹死我报仇。 银河球棒侠二话不说，一脚把救世主给踢下水，逃之夭夭。 砂金总监为求爱，大手一挥花钱。 砂金：没有人不爱钱，除非给的不够多。 穹：啧，炫富是吧。我懂了，这是让我认识到自己多穷，羞辱！妥妥的羞辱！ 银河球棒侠怒气冲冲把钱拿走，并且踹了总监一脚。 丹恒鼓起勇气亲一口。 丹恒：…… 他会是什么反应（期待） 穹捂着脸：……这是什么意思，难道是报复我的方式？好奇怪！ 银河球棒侠一脚把丹恒给踢开，跑了。 …… 穹有一种“总有刁民想害朕”的感觉，身边无时无刻不出现那些家伙。如果是为了报复，这点的程度……不痛不痒，甚至很垃圾。 穹：放马过来！ 众人：…… 有没有一种可能，这是在追求？

【斗罗+同人+系统+无敌+多女主】 穿越斗萝大陆，觉醒武魂：九叶剑草。 开局被清除背景！ 本以为是拿的男主剧本，没想到却做了反派。 剑草武魂展露头角，一路逆袭，弯道超车。 当江云舟马上要晋升魂斗罗时，系统苏醒了。 并给他带来了一个好消息： 收徒绑定魂环位，就能提升魂环年限。 本想苟住发育的江云舟，终于决定介入剧情，向美女天才们出手了。 江云舟：剑鞘？拿来吧你。 宁容容：老师，要吃软饭吗？ 朱竹青：自己的脸皮还是太薄了。 。。。 【简介无力，请移步正文】

心动的二次方［电竞］》,万迩千铃,都市 情有独钟 励志 甜文 HE 电竞,主角：祝愉，俞述 ┃ 配角： ┃ 其它：|最新更新:2026-06-23 23:05:56|作品积分：1879393

儿媳之诱是(马宏马老二)新书,这是一个现代人回到古代，回到一个完全没有任何超凡的真实世界，靠着将一切数据属性化的异能，慢慢崛起的故事。 精彩尽在儿媳之诱

好消息是，我穿越成了皇帝，可以穷奢极欲了！ 坏消息是，这皇帝是只舔狗，已经舔到出神入化！ 更糟糕的是，马上要成为亡国之君，被俘虏到北方住狗笼子了！ 这是一个自救的故事。

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