摘要：针对网上电子商务平台不断涌现出的倾向性评价文本,很多迁移学习的方法被提出,用于解决数据不满足独立同分布的问题。本文提出了一种研究不同领域文本特征重要性的框架,并将其嵌入目前的领域迁移学习算法。试验结果表明了这一框架能有效提高现有迁移学习算法的效果,同时说明了特征重要性的研究在迁移学习中的必要性。

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