技术特征：
技术总结
本发明适用自然语言处理技术领域，提供了一种跨领域文本情感分类模型的训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：在根据源领域样本集和目标领域样本集对跨领域文本情感分类模型进行初次训练后，根据训练好的跨领域文本情感分类模型对目标领域样本集进行情感分类，得到目标领域样本集中每个目标样本对应的情感预测标签和每个目标样本属于每个情感类别的隶属度，根据隶属度，通过模糊值公式计算每个目标样本的情感模糊值，将情感模糊值低于模糊阈值的目标样本和该目标样本对应的情感预测标签添加到源领域样本集中，根据该源领域样本集和目标领域样本集对跨领域文本情感分类模型进行再次训练，从而提高跨领域文本情感分类模型的情感分类准确率。
技术研发人员：傅向华;刘旺旺
受保护的技术使用者：深圳大学
技术研发日：2018.08.14
技术公布日：2019.02.05