[发明专利]跨领域观点数据的分类方法和装置

说明书

本发明公开了一种跨领域观点数据的分类方法和装置，属于互联网技术领域。方法包括：根据源领域和目标领域的共享话题获取共享话题矩阵，并根据源领域的领域特定话题和目标领域的特定话题分别获取源领域的领域特定话题矩阵和目标领域的领域特定话题矩阵；确定源领域的目标函数，并确定目标领域的目标函数；根据源领域的目标函数和目标领域的目标函数确定总目标函数；确定总目标函数中各个参数的收敛值，根据总目标函数中各个参数的收敛值获取分类函数；根据分类函数对目标领域的观点数据进行分类。本发明通过共享话题矩阵获取的分类函数对跨领域观点数据进行分类，由于共享话题矩阵可以减小不同领域的差距，因而提高了对跨领域观点数据分类的精度。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种跨领域观点数据的分类方法和装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，越来越多的关于用户观点的观点数据在网上分享，这些观点数据以购物网站的用户评论、博客文章、用户反馈等形式存在。由于互联网上的观点数据涉及到不同的领域，且不同领域的观点数据对指导用户在不同领域的生产实践有重要的意义，因此，有必要获取不同领域的观点数据进行研究。又由于互联网的数据量较大，很难对互联网中每个领域的数据进行标注，因此，如何对跨领域观点数据进行分类，成为获取不同领域的观点数据的关键。

以采用SFA(Spectral Feature Alignment，谱的特征队列)算法对跨领域观点数据进行分类为例，相关技术在对跨领域观点数据进行分类时，首先任意选定一个源领域和目标领域，并确定源领域和目标领域的领域特定词和领域独立词，然后在领域特殊词和领域独立词之间构建一个双向图，该双向图用来表示领域特殊词和领域独立词的共现关系，进而采用SFA算法将双向图中联系较多的领域特殊词和领域独立词分到一个簇中，由于这个簇能够减小源领域和目标领域的领域特殊词之间的差距，因此，可根据这个簇训练一个分类器，进而通过训练得到的分类器对跨领域观点数据进行分类。

在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：

相关技术在对跨领域观点数据进行分类时，由于选定的源领域和目标领域并不一定具有明确的领域特殊词和领域独立词，因此，相关技术对跨领域观点数据进行分类的结果并不精确。

发明内容

为了解决相关技术的问题，本发明实施例提供了一种跨领域观点数据的分类方法和装置。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种跨领域观点数据的分类方法，所述方法包括：

根据源领域和目标领域的共享话题获取共享话题矩阵，并根据源领域的领域特定话题和目标领域的领域特定话题分别获取源领域的领域特定话题矩阵和目标领域的领域特定话题矩阵；

根据所述共享话题矩阵、源领域的领域特定话题矩阵、源领域的极性矩阵及源领域的检索词矩阵确定源领域的目标函数，并根据所述共享话题矩阵、目标领域的领域特定话题矩阵及目标领域的检索词矩阵确定目标领域的目标函数；

根据所述源领域的目标函数和所述目标领域的目标函数确定总目标函数，并确定所述总目标函数中各个参数的收敛值；

根据总目标函数中各个参数的收敛值获取分类函数，并根据所述分类函数对目标领域的观点数据进行分类。

第二方面，提供了一种跨领域观点数据的分类装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于根据源领域和目标领域的共享话题获取共享话题矩阵；

第二获取模块，用于根据源领域的领域特定话题和目标领域的领域特定话题分别获取源领域的领域特定话题矩阵和目标领域的领域特定话题矩阵；

第一确定模块，用于根据所述共享话题矩阵、源领域的领域特定话题矩阵、源领域的极性矩阵及源领域的检索词矩阵确定源领域的目标函数；