PABSA：波斯语方面基准情感分析的混合框架
计算与语言
2025-10-07 v1 机器学习
摘要
情感分析是自然语言处理中的关键任务，使我们能够从用户意见中提取有意义的见解，适用于各种领域。然而，对波斯语情感分析面临挑战，主要是由于标注数据稀缺、预处理工具有限以及缺乏高质量嵌入和特征提取方法。为此，我们提出一种混合方法，集成机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术，用于波斯语方面基准情感分析 (ABSA)。具体而言，我们利用来自多语言 BERT 的极性得分作为额外特征，并将其纳入决策树分类器，实现准确率达 93.34%，超越了现有 Pars-ABSA 数据集上的基准。此外，我们引入了波斯语同义词和实体词典，这是一种新的语言资源，通过同义词和命名实体替换支持文本增强。我们的结果表明，混合建模和特征增强在拓展低资源语言（如波斯语）的情感分析方面具有有效性。
引用
@article{arxiv.2510.04291,
title = {PABSA: Hybrid Framework for Persian Aspect-Based Sentiment Analysis},
author = {Mehrzad Tareh and Aydin Mohandesi and Ebrahim Ansari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.04291},
year = {2025}
}
备注
8 pages