用于突尼斯语情感分析的词表示学习
计算与语言
2020-10-15 v1
摘要
突尼斯人在社交媒体上倾向于使用拉丁字母书写本地方言（TUNIZI）来表达自己。这为探索和识别在线观点带来了额外挑战。迄今为止，由于训练自动化系统的资源匮乏，针对 TUNIZI 情感分析的工作极少。本文关注社交媒体上使用的突尼斯方言情感分析。以往多数工作使用机器学习技术结合手工特征。近来，深度神经网络被广泛用于该任务，尤其是英语。本文探讨了多种无监督词表示（word2vec、BERT）的重要性，并研究了卷积神经网络与双向长短期记忆网络的使用。在不使用任何手工特征的情况下，我们在两个公开数据集上的实验结果显示出与其他语言相当的性能。
引用
@article{arxiv.2010.06857,
title = {Learning Word Representations for Tunisian Sentiment Analysis},
author = {Abir Messaoudi and Hatem Haddad and Moez Ben HajHmida and Chayma Fourati and Abderrazak Ben Hamida},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.06857},
year = {2020}
}