多域文本分类的双对抗协同学习

Sep, 2019

Dual Adversarial Co-Learning for Multi-Domain Text Classification

Yuan Wu, Yuhong Guo

TL;DR本文提出了一种新颖的双对抗协同学习方法，用于多领域文本分类，该方法利用共享-私有网络进行特征提取，并在不同域和标签与未标签数据同时下采用双重对抗正则化来对齐特征，并旨在通过所学习的特征来提高分类器的泛化能力。我们在多领域情感分类数据集上进行了实验，结果表明所提出的方法达到了目前最先进的多领域文本分类性能。

Abstract

In this paper we propose a novel dual adversarial co-learning approach for multi-domain text classification (MDTC). The approach learns shared-private networks for →