计算机软件及计算机应用论文_领域对齐对抗的_情感读本杂志社投稿

一、稿件要求： 1、稿件内容应该是与某一计算机类具体产品紧密相关的新闻评论、购买体验、性能详析等文章。要求稿件论点中立，论述详实，能够对读者的购买起到指导作用。文章体裁不限，字数不限。 2、稿件建议采用纯文本格式(*.txt)。如果是文本文件，请注明插图位置。插图应清晰可辨，可保存为*.jpg、*.gif格式。如使用word等编辑的文本，建议不要将图片直接嵌在word文件中，而将插图另存，并注明插图位置。 3、如果用电子邮件投稿，最好压缩后发送。 4、请使用中文的标点符号。例如句号为。而不是.。 5、来稿请注明作者署名(真实姓名、笔名)、详细地址、邮编、联系电话、E-mail地址等，以便联系。 6、我们保留对稿件的增删权。 7、我们对有一稿多投、剽窃或抄袭行为者，将保留追究由此引起的法律、经济责任的权利。二、投稿方式： 1、请使用电子邮件方式投递稿件。 2、编译的稿件，请注明出处并附带原文。 3、请按稿件内容投递到相关编辑信箱三、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我方所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我方所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我方所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。若投稿人有违反该款约定的行为，则我方有权不向投稿人支付报酬。但我方在收到投稿人所投作品10日内未作出采用通知的除外。 5、投稿人授予我方享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、投稿人委托我方声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

计算机软件及计算机应用论文_领域对齐对抗的

作者:

关键词:

摘要：

文章摘要:在实际应用场景中，情感分析技术为自动判别文本情感极性提供了有效的决策及解决方案，但是文本情感分析技术依赖于大量的标定样本．为了减小对人工标注的依赖，有研究者提出了基于领域自适应的跨领域情感分析技术．该技术面向跨领域文本情感分析任务，将经由标定样本训练的源领域模型，迁移至无标定的目标领域．然而目前的领域自适应技术仅从单个角度进行迁移，即减小领域专有特征差异或提取领域不变特征．因此考虑到跨领域文本数据同时包含领域专有特征和领域不变特征的特点，提出了一种领域对齐对抗的无监督跨领域文本情感分析算法．该算法通过渐进式的迁移策略，逐层减小不同语义层的领域差异，并在高层语义子空间通过协同优化的领域自适应算法，实现跨领域文本数据的领域知识迁移．在2个公开跨领域文本情感数据集上的24组跨领域文本情感分类实验结果表明，与4类领域自适应算法中代表性的和当前表现最优的方法相比，领域对齐对抗的无监督跨领域文本情感分析算法在24组实验中取得了最高的平均分类准确率，同时结合迁移性能分析结果和特征分布可视化结果，证明该算法一定程度上提升了现有无监督跨领域文本情感分析算法的分类性能和迁移性能．

文章关键词:跨领域情感分类,迁移学习,无监督领域自适应,情感分析,协同优化,

项目基金:北京市自然科学基金项目（4202004）,国家自然科学基金项目（U19B2039，61871276）,