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#72 #acl2020
summarized by : taichi murayama
概要
Domain adaptationのタスクの１つとして，ドメインの異なるデータに対して感情分析を行う際，これまでの研究ではドメイン固有の表現を構築していた．
本研究では，複数ドメインにまたがる外部知識 (ConceptNet)を用いて，GCNで複数ドメインに対して同じ空間に写像することで複数ドメインでのbridgeを構築し感情分析のタスクに適応する手法を提案．
新規性
複数ドメインにまたがる外部知識であるConceptNetに対しgraph convolutional autoencoderを用いることで，複数ドメイン不変の表現を学習できた点．
提案モデルをDomain adversarial Neural network(DANN)と接続することで，比較手法よりも高い精度でドメイン適応の学習ができた点．
結果
センチメント分析における標準的なAmazon Review datasetを用いて他手法と比較し，ドメイン適応の観点から最も高い精度を達成．
Ablation studyの結果，ConceptNetの知識獲得という観点においても本手法が適していることが分かった．
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