基于词向量嵌入的蒙古公民反馈分析深度学习模型
计算与语言
2023-02-24 v1 人工智能
摘要
多年来收集了大量反馈。许多反馈分析模型已开发并聚焦于英语。在缺乏自然语言处理中适用的语料库与工具(如词汇语料库、句子结构规则等)的语言中,识别反馈概念具有挑战性且至关重要。然而,在本文中,我们研究使用两种不同的词嵌入进行蒙古语反馈分类的深度学习模型。我们比较所提方法的结果。我们使用 2012–2018 年收集的西里尔蒙古语反馈数据。结果表明,使用自身数据集的词嵌入改进了基于深度学习的所提模型,在两个分类任务上的最佳准确率分别为 80.1% 和 82.7%。
引用
@article{arxiv.2302.12069,
title = {Deep learning model for Mongolian Citizens Feedback Analysis using Word Vector Embeddings},
author = {Zolzaya Dashdorj and Tsetsentsengel Munkhbayar and Stanislav Grigorev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.12069},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 2 figures