Domain-adaptive Doc2Vec
Domain-adaptive Doc2Vec adapts the Paragraph Vector (Doc2Vec) framework so that document embeddings learned on a source domain transfer effectively to a target domain. By aligning the representation space across domains during or after training, the model produces embeddings that are informative on both, enabling cross-domain classification, sentiment analysis, and retrieval with limited target-domain labels.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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. · URL
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.