Cluster Fusion Training: Exploring Cluster Analysis to Enhance Cross-Domain Sentiment Classification - Tomita, Victor Akihito Kamada; da Silva, Angelo Cesar Mendes; Marcacini, Ricardo Marcondes (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2023.234035, 2023)
Devido à escassez de dados para domínios específicos, muitos estudos optam por treinar modelos em domínios cruzados. A abordagem mais comum consiste em treinar modelos em todos os domínios-fonte e, em seguida, validar seu desempenho no domínio-alvo. Mas, essa abordagem não leva em consideração que diferentes palavras podem ter semânticas distintas dependendo do domínio. Neste artigo, é proposto um novo método que usa técnicas de clustering para agrupar dados semelhantes. A partir desses grupos, são trainados modelos especialistas que são usados em um processo de fusão. Através desse método, são demonstradas melhorias até significativas de até 5% de acurácia para modelos de classificação.