基于多源域集成迁移的跨领域情感分类方法

摘要

本发明涉及基于多源域集成迁移的跨领域情感分类方法，属于计算机及信息技术领域。本发明包括步骤：首先利用特征扩展的神经结构对应学习FNSCL模型得到源域D_s迁移至目标域D_t的特征，并训练不同的logistics分类器；然后根据集成一致性原则，计算出logistics分类器的权重；最后运用模拟退火算法来优化各分类器的权重。本发明能提高跨领域的目标域的情感分类效果，亚马逊四个不同领域的产品评论(电子产品评论、书籍评论、厨具评论、DVD评论)情感分类实验结果表明，本发明提出的基于多源域集成迁移的跨领域情感分类方法是有效的。