The previous protocol exhibits appe

The previous protocol exhibits appealing properties for domain adaptation of sentiment classifiers.
Existing domain adaptation methods for sentiment analysis focus on the information from the source and target distributions, whereas the SDA unsupervised learning can use data from other domains
This also reduces the computation required to transfer to several domains because a single round of unsupervised training
is required, and allows us to scale well with large amount of data and consider real-world applications

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โพรโทคอลก่อนหน้านี้แสดงคุณสมบัติที่น่าสนใจสำหรับปรับตัวเมนของคำนามภาษาความเชื่อมั่นวิธีปรับตัวโดเมนที่มีอยู่สำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเน้นข้อมูลจากต้นทางและเป้าหมายการกระจาย ในขณะที่ทรัพย์สิน SDA ของ การเรียนรู้สามารถใช้ข้อมูลจากโดเมนอื่นนี้ยังช่วยลดการคำนวณจำเป็นต้องโอนย้ายไปยังโดเมนต่าง ๆ เนื่องจากขั่วการฝึกอบรมในรอบเดียวจำเป็น และเราสามารถปรับขนาดได้ดีกับข้อมูลจำนวนมาก และพิจารณาการใช้งานจริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จัดแสดงผลงานก่อนหน้านี้โปรโตคอลที่น่าสนใจคุณสมบัติสำหรับการปรับตัวของโดเมนของการจําแนกความเชื่อมั่น.
วิธีการปรับตัวโดเมนที่มีอยู่สำหรับการมุ่งเน้นวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเกี่ยวกับข้อมูลจากแหล่งที่มาและเป้าหมายการกระจายในขณะที่การเรียนรู้ใกล้ชิด SDA สามารถใช้ข้อมูลจากโดเมนอื่น ๆ
นอกจากนี้ยังช่วยลดการคำนวณที่จำเป็นต้องใช้ในการถ่ายโอน หลายโดเมนเพราะรอบเดียวของการฝึกอบรมหากิน
ที่จำเป็นและช่วยให้เราสามารถปรับขนาดได้ดีกับข้อมูลจำนวนมากและพิจารณาการใช้งานจริงของโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โพรโทคอลก่อนหน้านิทรรศการน่าสนใจคุณสมบัติสำหรับโดเมนการปรับตัวของความเชื่อมั่นคือโดเมนที่มีอยู่ปรับวิธีการการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเน้นข้อมูลจากแหล่งที่มาและการกระจายเป้าหมาย ในขณะที่ SDA unsupervised การเรียนรู้สามารถใช้ข้อมูลจากโดเมนอื่น ๆนี้ยังช่วยลดการคำนวณต้องโอนหลายโดเมนเพราะรอบเดียวฝึกคนเดียวถูกต้อง และช่วยให้เราสามารถปรับกับจำนวนมากของข้อมูลและพิจารณาการประยุกต์ใช้จริง