属性に対する極性判定を対象とした領域適応

属性に対する極性判定は教師あり機械学習に基づく手法が主流だが，属性によって有効な素性は異なると考えられる．本論文では，属性をドメインとみなし，ある属性に関する(ソースドメインの)ラベル付きデータから別の属性の(ターゲットドメインの)極性判定のモデルを学習する領域適応の手法を提案する．ターゲットドメインのラベル付きデータを自動構築するために，ソースドメインのデータから学習したBERTを用いて自動ラベル付けを行う手法と，ソースドメインの文に出現する感情語や特徴語をターゲットドメインのそれに置換する手法を組み合わせて用いる．