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基于域适应的跨领域情感分类方法：原理、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息爆炸的时代，互联网上涌现出海量的文本数据，如社交媒体中的用户评论、电商平台的商品评价、新闻资讯下的读者留言等。这些文本数据蕴含着丰富的情感信息，反映了人们对各种事物的态度、观点和喜好。情感分类作为自然语言处理（NLP）领域的关键任务之一，旨在自动识别文本所表达的情感倾向，如正面、负面或中性，其在舆情监测、市场分析、客户反馈处理等诸多实际应用场景中发挥着重要作用。

随着互联网应用的多元化发展，不同领域的文本数据呈现出显著的差异性。例如，科技领域的文本常包含大量专业术语，如“人工智能”“区块链”“量子计