Domänenadaptive Sentimentanalyse
Domänenadaptive Sentimentanalyse trainiert ein Sentimentmodell auf einer oder mehreren gelabelten Quell-Domänen (z. B. Produktbewertungen) und passt es an eine Ziel-Domäne (z. B. Social-Media-Posts oder Nachrichten) an, in der Labels knapp oder nicht vorhanden sind. Durch die Überbrückung der Vokabular- und Verteilungsunterschiede zwischen den Domänen erzielt sie eine starke Sentimentklassifizierung, ohne dass in jeder Ziel-Domäne große gelabelte Korpora benötigt werden.
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Quellen
- Blitzer, J., Dredze, M., & Pereira, F. (2007). Biographies, Bollywood, Boom-boxes and Blenders: Domain Adaptation for Sentiment Classification. Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 440–447. link ↗
- Pan, S. J., Ni, X., Sun, J.-T., Yang, Q., & Chen, Z. (2010). Cross-domain sentiment classification via spectral feature alignment. Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web (WWW), 751–760. DOI: 10.1145/1772690.1772767 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Sentiment Analysis (Cross-Domain Opinion Mining with Domain Adaptation). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/domain-adaptive-sentiment-analysis
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