多源跨领域的文本情感分类网络的训练方法

摘要

本发明提供了一种多源跨领域的文本情感分类网络的训练方法，该方法包括：将多个源域中的源域样本和目标域中的目标域样本分别输入多个特征提取网络得到多组与源域相关的源域私有特征和一组共享特征；利用多组源域私有特征和一组共享特征训练初始鉴别网络得到域识别网络，将目标域样本输入多个源域私有特征提取网络得到多组第一私有特征；利用源域拼接特征训练初始分类网络得到情感分类网络；根据第一标签和第二标签的差异训练目标域私有特征提取网络得到目标域的文本情感分类网络。上述多源跨领域的文本情感分类网络的训练方法通过机器学习和深度学习的文本情感分类任务，解决目标域中的标签不足的问题。