改进俄语情感数据集上的结果
计算与语言
2020-07-29 v1
摘要
在本研究中，我们在先前的俄语情感评测数据集上测试了标准神经网络架构（CNN、LSTM、BiLSTM）以及近期出现的BERT架构。我们比较了两种俄语BERT变体，并表明在本研究的所有情感任务中，俄语BERT的对话变体表现更优。最佳结果由BERT-NLI模型取得，该模型将情感分类任务视为自然语言推理任务。在其中一个数据集上，该模型几乎达到了人类水平。
引用
@article{arxiv.2007.14310,
title = {Improving Results on Russian Sentiment Datasets},
author = {Anton Golubev and Natalia Loukachevitch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.14310},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 8 tables. Accepted to AINL-2020 conference (https://ainlconf.ru/)