Machine learningDeep learning / NLP / CV
ドメイン適応型感情分析
ドメイン適応型感情分析は、1つ以上のラベル付きソースドメイン（例：製品レビュー）で感情モデルを訓練し、ラベルが乏しいか存在しないターゲットドメイン（例：ソーシャルメディア投稿やニュース記事）にそれを適応させる手法です。ドメイン間の語彙と分布のギャップを埋めることにより、各ターゲットドメインで大規模なラベル付きコーパスを必要とせずに、強力な感情分類を実現します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Sentiment Analysis (Cross-Domain Opinion Mining with Domain Adaptation). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/domain-adaptive-sentiment-analysis
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