跨领域跨类别的新闻评论情绪预测方法

摘要

本发明提出了一种跨领域跨类别的新闻评论情绪预测方法。本发明公开的方法，是在目标领域只有少量的标注数据而在另一相关但不相同的源领域拥有大量的标注数据条件下，通过模拟源领域和目标领域情绪类别集合间关系，实现不同领域间的知识迁移，构建跨领域跨类别的新闻评论情绪预测模型，从而解决目标领域新闻评论的情绪预测问题。在源领域与目标领域为不同情绪类别集合情境下，本发明的方法显著地优于其他跨领域跨类别在线新闻评论的情绪预测的替代方法，并且极大降低人工标注工作的高昂代价和训练更多分类模型所耗费的精力。本发明可用于用户情感分析和舆情监督。