Kreuzdomänen-Textklassifikation

Die Klassifikation von Texten über verschiedene Domains hinweg ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. Sie zielt darauf ab, ein genaues Modell zu entwickeln, indem es etikettierte Daten aus mehreren Quelldomains nutzt, um neue, nicht etikettierte Zieldomains zu klassifizieren. Das Kernproblem dieser Aufgabe besteht in den potenziellen Unterschieden der Etikettensätze zwischen verschiedenen Domains. Dies erfordert, dass das Modell starke Generalisierungs- und Anpassungsfähigkeiten besitzt, um Texte in verschiedenen Kontexten korrekt zu identifizieren und zu klassifizieren. Der Anwendungswert der cross-domain Textklassifikation ist weitreichend und umfasst, aber ist nicht beschränkt auf, die Stimmungsanalyse, Themenklassifikation und Absichtserkennung. Diese Methoden können die Effizienz und Genauigkeit der Textverarbeitung in verschiedenen Szenarien erheblich verbessern.