MAGE：面向低资源情感分类的多头注意力引导嵌入
计算与语言
2025-02-26 v1 人工智能
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机器学习
摘要
由于缺乏面向低资源班图语种的高质量数据，文本分类和其他实际实现面临重大挑战。本文引入一种先进模型，将语言独立数据增强 (LiDA) 与基于多头注意力的加权嵌入相结合，以有选择地增强关键数据点并提高文本分类性能。该集成允许我们创建有效的跨各种语言情境的数据增强策略，确保模型能够处理班图语种独特的句法和语义特征。该方法不仅解决了数据稀缺问题，也为低资源语言处理和分类任务的未来研究奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2502.17987,
title = {MAGE: Multi-Head Attention Guided Embeddings for Low Resource Sentiment Classification},
author = {Varun Vashisht and Samar Singh and Mihir Konduskar and Jaskaran Singh Walia and Vukosi Marivate},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.17987},
year = {2025}
}