【摘 要】
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文本的情感分类问题，即判断文本中的论断是持支持态度还是反对态度．已有的研究表明，监督分类方法对情感分类很有效．但是多数情况下，已有的标注数据与待判断情感类别的数据不属于同
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61100083,60903139,61173064);国家自然科学基金重点课题(60933005);国家“二四二”安全专项基金项目(2011F65,2011A001);国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316303)
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文本的情感分类问题，即判断文本中的论断是持支持态度还是反对态度．已有的研究表明，监督分类方法对情感分类很有效．但是多数情况下，已有的标注数据与待判断情感类别的数据不属于同一个领域，此时监督分类算法的性能明显下降，由此产生的即为跨领域情感分类问题．为解决此问题，提出一个统一框架，分多阶段进行跨领域情感分类：首先利用训练域文本的准确标签来得到测试域文本的初始标签；然后将测试域建成一个加权网络，将一些较准确的测试文本作为“源点”和“汇点”，进一步利用热传导思想迭代进行跨领域情感分类．实验结果表明，此方法能大幅度
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