SPSS跨域分类：自监督知识+软模板优化

1. 图1：SPSS方法流程图

• 作用：展示了SPSS方法的整体流程，从数据预处理到模型预测的关键步骤。
• 核心内容：
  1. 领域知识提取：使用三种词性标注工具（NLTK、spaCy、TextBlob）从源域和目标域提取名词或形容词（如例句中提取“excellent”“good”等形容词）。
  2. 词汇交集与聚类：对提取的词汇取交集，通过余弦相似度计算与正负类别的相关性，生成源域和目标域的标签词集合（如“positive”相关词汇集合）。
  3. 软模板构建：将输入句子向量、软令牌（soft tokens）和掩码（[MASK]）结合，通过BiLSTM优化软令牌，形成软提示模板。
  4. 跨域分类：利用预训练模型（如RoBERTa）预测[MASK]位置的词汇概率