Doc2Vec Adattato al Dominio
Doc2Vec Adattato al Dominio adatta il framework Paragraph Vector (Doc2Vec) in modo che gli embedding di documenti appresi su un dominio sorgente si trasferiscano efficacemente a un dominio target. Allineando lo spazio di rappresentazione tra i domini durante o dopo l'addestramento, il modello produce embedding che sono informativi su entrambi, abilitando classificazione cross-dominio, analisi del sentiment e recupero con etichette limitate del dominio target.
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Fonti
- Le, Q. V., & Mikolov, T. (2014). Distributed representations of sentences and documents. Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning (ICML 2014), PMLR 32(2), 1188–1196. link ↗
- Blitzer, J., McDonald, R., & Pereira, F. (2006). Domain adaptation with structural correspondence learning. Proceedings of the 2006 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2006), 120–128. DOI: 10.3115/1610075.1610094 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Paragraph Vector (Doc2Vec) for Cross-Domain Document Representation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/domain-adaptive-doc2vec
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