حقق نهج تكبير البيانات والضيقات الخصم مؤخرا نتائج واعدة في حل المشكلة المفرطة في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بما في ذلك تصنيف المعنويات. ومع ذلك، فإن الدراسات الحالية التي تهدف إلى تحسين قدرة التعميم من خلال زيادة البيانات التدريبية مع
أمثلة مرادفة أو إضافة ضوضاء عشوائية إلى Adgeddings Word، والتي لا يمكنها معالجة مشكلة الرابطة الزائفة. في هذا العمل، نقترح إطارا لتعزيز التعزيز نهاية إلى نهاية، والذي ينفذ بشكل مشترك توليد بيانات مضادة وتصنيف المعنويات المزدوجة. نهجنا لديه ثلاث خصائص: 1) يولد المولد تلقائيا جمل هائلة ومتنوعة؛ 2) يحتوي التمييز على مؤشر للمشاعر الجانبية الأصلية ومؤشر المعنويات الجانبية الناضجة، والذي يقوم بتقييم جودة العينة الناتجة بشكل مشترك ومساعدة المولد على توليد عينات مجفوف عالية الجودة أعلى جودة؛ 3) يتم استخدام التمييز مباشرة كقسم المعنويات النهائية دون الحاجة إلى بناء واحد إضافي. تظهر تجارب واسعة أن نهجنا يتفوق على خطوط خطوط خطوط تكبير البيانات قوية على العديد من مجموعات بيانات تصنيف المعفاة القياسية. يؤكد إجراء مزيد من التحليل بمزايا نهجنا في توليد عينات تدريب أكثر تنوعا وحل مشكلة الرابطة الزائفة في تصنيف المعنويات.
