Analisi del Sentimento Adattiva al Dominio
L'analisi del sentimento adattiva al dominio addestra un modello di sentimento su uno o più domini sorgente etichettati (es. recensioni di prodotti) e lo adatta a un dominio target (es. post sui social media o notizie) dove le etichette sono scarse o assenti. Collimando il divario di vocabolario e distribuzione tra i domini, ottiene una forte classificazione del sentimento senza richiedere ampi corpora etichettati in ogni dominio target.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Sentiment Analysis (Cross-Domain Opinion Mining with Domain Adaptation). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/domain-adaptive-sentiment-analysis
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