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本文将TrAdaboost 算法应用到跨语言情感分析中，但是其中存在一些问题，训练样本权值更新策略是，源语言训练样本权值只降不升，而目标语言训练样本只升不降，这就造成了源语言训练样本与目标语言训练样本权值的两极分化，从而影响知识迁移的有效进行。
基于实例迁移的跨语言情感分析技术研究
【摘 要】
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本文将TrAdaboost 算法应用到跨语言情感分析中，但是其中存在一些问题，训练样本权值更新策略是，源语言训练样本权值只降不升，而目标语言训练样本只升不降，这就造成了源语言训练样本与目标语言训练样本权值的两极分化，从而影响知识迁移的有效进行。
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院;河北省大数据计算机重点实验室 河北工业大学计算机科学与软件学院
【出 处】
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第二十一届全国网络与数据通信学术会议(NDCC2016)
【发表日期】
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2016年10期
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