基于mBERT的東南亞小語種推特文本情感分析
摘要:小語種由于其訓練語料資源稀缺,在自然語言處理領域一直是一大難題,使用傳統(tǒng)的機器學習方法與神經(jīng)網(wǎng)絡方法,具有很大的瓶頸。而跨語言預訓練語言模型的出現(xiàn),對于低資源語種的包括文本分類在內(nèi)的多項任務,都起到了很大的提升效果。在基于海量語料訓練得到的跨語言預訓練語言模型mBERT的基礎上進行微調,相較于傳統(tǒng)的機器學習方法,在情感分析任務的效率和準確度都可得到不錯的提升。(剩余4196字)
目錄
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