Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARCACINI, RICARDO MARCONDES - ICMC ; TOMITA, VICTOR AKIHITO KAMADA - ICMC ; SILVA, ANGELO CESAR MENDES DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/eniac.2023.234035
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RECONHECIMENTO DE TEXTO; MINERAÇÃO DE DADOS; EMOÇÕES
- Keywords: análise de sentimentos; domínio cruzado; agrupamento
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2023
- Source:
- Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
TOMITA, Victor Akihito Kamada e SILVA, Angelo Cesar Mendes da e MARCACINI, Ricardo Marcondes. Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234035. Acesso em: 16 abr. 2026. -
APA
Tomita, V. A. K., Silva, A. C. M. da, & Marcacini, R. M. (2023). Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2023.234035 -
NLM
Tomita VAK, Silva ACM da, Marcacini RM. Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234035 -
Vancouver
Tomita VAK, Silva ACM da, Marcacini RM. Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234035 - Pseudo-labeling domain adaptation using multi-model learning
- Weak supervision for question and answering sentiment analysis
- TF-MVSA: multimodal video Sentiment analysis tool using transfer learning
- On the use of Query by Committee for Human-in-the-Loop Named Entity Recognition
- Multimodal representation learning over heterogeneous networks for tag-based music retrieval
- Heterogeneous graph neural network for music emotion recognition
- 4MuLA: a multitask, multimodal, and multilingual dataset of music lyrics and audio features
- Artist similarity based on heterogeneous graph neural networks
- Unsupervised heterogeneous graph neural network for hit song prediction through one class learning
- Multi-Representation Learning for Domain Adaptation in Machine Learning Applications
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