本文提出了一种名为ASS的半监督方法，使用语义级别的对抗学习来提高全局和局部特征的分布一致性，以减轻源域和目标域之间的数据分布差异。实验结果表明，ASS可以通过增加目标域的注释样本克服针对源域的过度拟合，并且使用少量的注释样本可以显著优于目前的无监督方法。