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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

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英格兰的《恶魔女王的专属爱情》就报道了这样一则有关于转会的新闻：2010年欧洲足坛先机转会——财务新政前的最后疯狂！ 他们在报道中如此写到：明年今日，欧洲足坛再也不会出现疯狂的烧钱景象，曼城、皇马等少则数千万欧元、多则近亿欧元的投入将成为历史。从明年开始，欧足联将推出新的财政公平竞赛规则，这将终结欧洲足坛转会市场目前的疯狂局面。 欧足联的财政公平竞赛规则很复杂，简而言之就是：每家俱乐部投入到转会市场的花费，不能超过他们当年的收入。欧足联主席普拉蒂尼用心良苦，他认为像曼城、皇马以及过去的利兹联、朴茨茅斯一样不顾成本地投入，最终受损的是俱乐部，更是欧洲足球本身。欧洲足球的大管家希望出现的局面是，所有的俱乐部都能在健康的财务报表下良性运转。 谈到目前的转会市场，普拉蒂尼眉头紧锁：“过去的很多年间，足球转会市场非常混乱。新的规则将约束各支俱乐部的行为，因为他们清楚地知道不能再这么下去了。我们可以看出，目前欧洲各家俱乐部已经开始削减转会预算，并努力实现财政平衡，这是因为2010－2011赛季新的财政公平竞赛规则将正式生效。” 财务新政的出现或许会影响足坛转会一阵子，但是这未必就是转会市场最后的疯狂了。 现在这个时候，欧洲的转会市场已经和曼联队没有太大的关系了，现在曼联队方面已经宣布他们今夏的引援已经结束了。曼联队今夏最贵的一笔引援就是带来了法国足球先生古尔库夫，他的身价是两千两百万，虽然这引援和巴塞罗那曼城队等队四千万、三千多万的转会比起来是那么的无足轻重，但是，曼联队的投入都是在关键之处。 而且曼联队今夏的最关键引援并不是引进了谁，而是留下了龚政，虽然龚政这家伙算不上新援，但是龚政能够留下还是让曼联队上下一片欢腾。

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