KuBERT：中央库尔德语 BERT 模型及其情感分析应用
计算与语言
2025-09-23 v1 人工智能
摘要
本文通过将双向编码器表示于变换器 (BERT) 集成到自然语言处理技术中，提升了中央库尔德语情感分析研究的水平。库尔德语是一种资源匮乏的语言，具有高度的语言多样性，计算资源极少，这使得情感分析变得有些棘手。此前，这是通过传统词嵌入模型（如 Word2Vec）实现的，但随着新型语言模型的出现，尤其是 BERT，为改进提供了希望。BERT 更好的词嵌入能力有助于捕捉正在研究的语言——库尔德语中细微的语义池和语境细节，从而为低资源语言的情感分析树立了新的基准。
引用
@article{arxiv.2509.16804,
title = {KuBERT: Central Kurdish BERT Model and Its Application for Sentiment Analysis},
author = {Kozhin muhealddin Awlla and Hadi Veisi and Abdulhady Abas Abdullah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.16804},
year = {2025}
}