基于mBERT的东南亚小语种推特文本情感分析
小语种由于其训练语料资源稀缺,在自然语言处理领域一直是一大难题,使用传统的机器学习方法与神经网络方法,具有很大的瓶颈.而跨语言预训练语言模型的出现,对于低资源语种的包括文本分类在内的多项任务,都起到了很大的提升效果.在基于海量语料训练得到的跨语言预训练语言模型mBERT的基础上进行微调,相较于传统的机器学习方法,在情感分析任务的效率和准确度都可得到不错的提升.
小语种、预训练语言模型、文本分类、情感分析、BERT
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金72274138
2023-03-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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