一种基于深度域适应的跨域测试文档分类方法

摘要

本发明提出了一种基于深度域适应的跨域测试文档分类方法。包括1、数据采集阶段，获取足够多的辅助领域的文档数据及其标注，以及要分类的目标领域的文档数据；2、数据预处理阶段，对俩个领域的全部文档进行词语的划分之后进行去重和去停用词，之后进行字典的构建，再将每一个文档表示成one‑hot向量的形式；3、在跨域数据迁移阶段，将辅助领域和目标领域的数据同时送入深度网络中，来进行特征的学习和提取。本发明节省了数据标注的时间和人力成本，可结合多种网络结构进行特征的提取。