Análise de Sentimento Adaptada a Domínio
A análise de sentimento adaptada a domínio treina um modelo de sentimento em um ou mais domínios-fonte rotulados (por exemplo, avaliações de produtos) e o adapta a um domínio-alvo (por exemplo, posts de mídia social ou notícias) onde os rótulos são escassos ou ausentes. Ao preencher a lacuna de vocabulário e distribuição entre domínios, ela alcança forte classificação de sentimento sem exigir grandes corpora rotulados em cada domínio-alvo.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Sentiment Analysis (Cross-Domain Opinion Mining with Domain Adaptation). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/domain-adaptive-sentiment-analysis
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