クロスドメインテキスト分類

クロスドメインのテキスト分類は、自然言語処理において重要なタスクであり、複数のソースドメインからラベル付きデータを活用して新しい未ラベルのターゲットドメインのテキストを分類することを目指しています。このタスクの核心的な課題は、異なるドメイン間でラベルセットに潜在的な違いがあることです。そのため、モデルには強い汎化能力和応用力が必要で、様々な文脈でのテキストを正確に識別し分類できる必要があります。クロスドメインのテキスト分類の応用価値は広範で、感情分析、トピック分類、意図認識などに限らず、複数のシナリオにおけるテキスト処理の効率と精度を大幅に向上させることが可能です。