提出了一种具有目标域特定信息的跨域情感分类。文中提出的模型是对源目标数据、最终目标分别进行编码，编码分别通过源分类器训练源丰富的标签数据、特定分类器训练目标标签数据，两个分类器共同训练目标未标记数据。实验数据采用亚马逊的不同种类产品的评论数据，并构建12个跨域二进制分类任务，实验表明跨域分类的自适应方法比组内任务实现效果要好，具有正则化器的组内任务比跨域任务效果好。该方法强调域不变信息和域特定信息对跨域情感分类的重要性。