跨域文本分类

跨域文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，旨在利用来自多个源域的标注数据学习一个准确的模型，以对新的未标注目标域进行分类。该任务的核心挑战在于不同域之间的标签集可能存在差异，因此模型需要具备强大的泛化能力和适应性，能够在不同上下文中准确识别和分类文本。跨域文本分类的应用价值广泛，包括但不限于情感分析、主题分类和意图识别等领域，能够有效提升多场景下的文本处理效率和准确性。