【摘要】目前,大部分进行情感分类的模型以单个数据集进行训练并测试,然而对一个数据集训练得到的模型参数不适用于另一个数据集,模型不具备通用性.为此提出一种适用于多个领域的情感分类模型(MDSC),借助样本过滤和迁移学习,使训练得到的模型参数适用于多个领域下的不同数据集,使模型更具适用性和拓展性,即先将文档映射到领域的分布式表示,并以此作为领域分类和情感分类的桥梁,最后进行情感分类.为了使模型更具通用性,需要选择代表性强的数据样本,于是通过构建具有领域独立性的情感字典对属于同一文档的句子进行过滤,获取高质量的训练集.同时为了提高分类准确率并减少训练时间,使用基于参数的迁移学习方法,利用神经网络获得文档向量再进行分类.在包含15个不同领域的数据集上进行实验,与其他情感分类模型相比得到了较好的实验效果.