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迁移学习中的文本特征对齐算法优化:词性驱动的精度提升
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更新于2024-08-05
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本文主要探讨了在迁移学习中由于源领域和目标领域特征空间的不一致性问题,这通常会导致模型在跨领域应用时的准确性下降。针对这一挑战,作者魏晓聪和林鸿飞提出了一种创新的文本特征对齐算法。该算法的核心思想是针对形容词、副词、名词和动词这四种词性,选择源领域和目标领域的枢纽特征,即那些在两个领域中具有关键代表性的词汇。 首先,算法通过计算每个枢纽特征在各自领域的语义相似度,找出与之最相关的非枢纽特征,将其标记为相似枢纽特征。这样做的目的是为了找到在不同领域中具有相似含义的特征对,以便于进行跨领域特征的整合。接着,算法将这些相似枢纽特征对应用到源领域和目标领域数据中,通过特征替换的方式,使得源领域和目标领域之间的特征表达更加一致。 在实验部分,作者展示了该算法在实际情感分析任务上的应用,结果显示,相比于传统的迁移学习方法,该算法显著提高了分类精度,平均达到了%,这表明其在处理特征空间不一致问题上具有明显优势。关键词包括“迁移学习”、“特征对齐”、“情感分析”以及“源领域”和“目标领域”,这表明研究重点在于如何有效地将不同领域的知识结构进行无缝对接,以提升迁移学习模型的整体性能。 总结来说,这篇论文提供了一种实用的方法来解决迁移学习中的特征空间不一致问题,对于提高跨领域任务的性能具有重要的理论价值和实践意义。通过特征对齐,研究者能够更好地利用源领域信息来指导目标领域的学习,从而推动了人工智能特别是自然语言处理领域的发展。
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第 !" 卷#第 $ 期 #
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计 算 机 工 程
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!人工智能及识别技术!
文章编号" !"""#$%&'#&"!($"&#"&! ) #") * * * 文献标志码" +* * * 中 图 分 类 号 " ,-$.!
基金项目"国家自然科学基金!(&+'$&%$ %(&+($%*% " '大连外国语大学科研基金!$%&!S@V%& ! " #
作者简介"魏晓聪!&)*$$" %女 %讲 师 &博士研究生%主研方向为自然语言处理&情 感 计 算 &机 器 学 习 '林鸿飞%教授&博士生导师#
收稿日期"$%&(5%&5&+ # # 修 回 日 期 "$%&( 5%" 5&& # # 0#1234"F+0:03"7"./, I#)C#$+I)$7.
面向迁移学习的文本特征对齐算法
魏晓聪
&!$
!林鸿飞
&
!&$大连理工大学 计算机科学与技术学院%辽宁 大连 &&(%$! ' $ $大连外国语大学 软件学院%辽宁 大连 &&(%!!"
摘#要" 源领域和目标领域特征空间的不一致 导致迁移 学 习 准 确率下 降# 为 此%提 出一种基 于 D",I$!+7的 不 同
领域特征对齐算法# 只选取形 容 词&副词&名 词&动 词 作 为 特 征%针 对 每 种 词 性%选 择 源 领 域 和 目 标 领 域 的 枢 纽 特
征%分别在源领域和目标领域为该枢纽特征计算出与之语义相似度最大的非枢 纽特征%将 其作 为相似 枢纽特 征%从
而为每个枢纽特征构成一个相似枢纽特征对# 将出现 在 这 些 领 域中的 每 一 个 相似枢纽 特 征 按 照枢纽特 征 对 进 行
特征替换%从而将不同领域语义相似的特征进行对齐%并在特征替换后的源领域和 目标领 域数 据上进 行机器 学习#
实验结果表明%该算法的平均分类精度达到 ** $$! %高于 <3G+#0.+算法#
关键词" 迁移学习' 特征对齐' 情感分析' 源领域' 目标领域
中文引用格式"魏晓聪%林鸿飞$面向迁移学习的文本特征对齐算法( @) $计算机工程%$%&'%!"!$"*$&+5$&)%$$($
英文引用格式" D+0S03"7"./% >0. A"./C+0$N,3.GC+,>+3,.0./ Q,0+.*+I N+:*1+3*),+ 8#0/.'+.*8#/",0*6' ( @) $
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"*概述
近年来%跨领域迁移学 习 在 机 器 学 习 和 自 然 语
言处理领域得到了越来越多的关注
# 随着社会 媒体
! 例如*博客&社交网络" 的崛起%网络上 涌 现 了 大 量
的评论文本%如 何 对 这 些 海 量 文 本 快 速 而 自 动 地 检
测情感极性! 支持或反对" %即文本情感倾向性分析%
显得越来越重要# 研究者已经针对这 方面做 了大量
的工作
(&5" )
# 然而%传统的情感倾向 性分析 主要关注
文本来自同一领 域%即 对 某 一 领 域 的 有 标 签 的 文 本
进行机器学习训 练 模 型%然 后 利 用 该 模 型 对 同 样 来
自该领 域 的 无 标 签 的 目 标 文 本 进 行 情 感 分 析# 但
是
%在很多情 况 下%手 头 有 大 量 的 有 标 签 的 文 本%而
需要进行情感倾向性分析的无标签 的目标 文本却 来
自于不同的 领 域# 人工标 注 文 本 既 费 时 又 费 力% 而
且存在很大的主观性# 如果可以通过 某种算 法根据
现有有标签的文本去判断其他领域 无标签 文本的 情
感倾向%将大大节省人工标注文本 的成本# 因此%如
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内酷少女
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