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基于主要欧洲语言和阿拉伯语数据集的情感分析比较方法

计算与语言 2025-01-23 v1

作者: Mikhail Krasitskii , Olga Kolesnikova , Liliana Chanona Hernandez , Grigori Sidorov , Alexander Gelbukh

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摘要

本研究探讨了基于 transformer 模型（如 BERT、mBERT 和 XLM-R）的多语言情感分析方法，涵盖多样化的语言结构。主要贡献在于识别 XLM-R 在形态学复杂语言中的优越适应性，实现准确率超过 88%。该工作强调微调策略的重要性，并阐述了这些策略在提升边缘语言情感分类方面的作用。

关键词

情感分析 BERT mBERT XLM-R 多语言模型微调

引用

@article{arxiv.2501.12540,
  title  = {Comparative Approaches to Sentiment Analysis Using Datasets in Major European and Arabic Languages},
  author = {Mikhail Krasitskii and Olga Kolesnikova and Liliana Chanona Hernandez and Grigori Sidorov and Alexander Gelbukh},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2501.12540},
  year   = {2025}
}

备注

11th International Conference on Advances in Computer Science and Information Technology (ACSTY 2025)