本文介绍了一种采用亚词级别表示 (Subword-LSTM) 架构进行 Hindi-English 混合代码情感分析的方法，该方法能更好地学习重要的语素的情感信息，同时在包含拼写错误的高噪声文本中表现良好，比传统的方法在数据集上的准确率提高了 4-5％，并且比可用的系统在 Hi-En 混合文本的情绪分析方面性能提高了 18％。

Nov, 2016

研究发现，针对社交媒体文本中的混合编码文本进行专门设计的双语模型和多语模型表现最佳，而庞大生成模型则不具有竞争力。对于情感分析和辱骂语言检测等任务，这些模型在混合编码数据上的表现稍微优于非混合编码数据。

May, 2024

本文提供了一个新的黄金标准情感分析语料库，用于马拉雅拉姆语 - 英语混合文本的情感分析基准，并使用有监督方法进行了分析。

May, 2020

本篇论文描述了研究团队为 SemEval-2020 Task 9 开发的两个系统，用于涵盖印地语 - 英语和西班牙语 - 英语这两种混合语言。通过介绍利用多种神经网络方法和预训练的单词嵌入的解决方案，我们提出的多语言 BERT 方法在印地语 - 英语任务中取得了有前途的表现，平均 F1 得分为 0.6850，对于西班牙语 - 英语任务，我们使用另一种基于 Transformer 的多语言模型 XLM-RoBERTa 获得了平均 F1 得分为 0.7064，排名团队第 17 位 (29 个参赛者中).

Sep, 2020

本文提出一种基于深度长短期记忆 (LSTM) 模型的有监督学习方法，针对社交媒体上的低资源孟加拉语 - 英语混合数据的单词级别语言识别问题，采用字符编码和词根编码两种方法训练模型，并使用堆叠和阈值技术创建两个集成模型，在测试数据上分别获得了 91.78% 和 92.35% 的准确率。

Mar, 2018

本文描述了我们在 Sentimix 印地语 - 英语任务中提交的内容，涉及对代码混合文本进行情感分类，并表现出 F1 得分为 67.1％，证明简单的卷积和注意力可能会产生合理的结果。

Jul, 2020

本文提出了一种标注了语言和极性标签的孟加拉英语混合语料库，结合规则和监督模型，研发了自动感知分析的混合系统，以降低标注的人工工作量；同时，通过各种测量方法，对这种混合语料库的语言和情感特征进行了定量和定性的评估。

Mar, 2018

介绍了关于印地语和英语以及孟加拉语和英语的混合数据情感分析的共享任务，描述了任务、数据集、评估、基线和参与者的系统。

Mar, 2018

社交媒体的快速发展使得我们能够分析用户意见。尽管常用语言的情感分析已经取得了显著的进展，但由于资源限制，低资源语言像阿拉伯语等仍然很少有研究。本研究探讨了 SemEval-17 和阿拉伯语情感推文数据集上的推文文本的情感分析，并研究了四种预训练语言模型以及提出了两种集成语言模型。我们的发现包括单语言模型表现出更好的性能，集成模型优于基线，而多数投票集成模型胜过英语。

Mar, 2024

本论文介绍了 SentMix-3L，一个包含三种语言（孟加拉语、英语和印地语）的代码混合情感分析数据集，并通过对 SentMix-3L 的全面评估表明，采用 GPT-3.5 的零次提示能够在 SentMix-3L 上胜过所有基于变压器的模型。

Oct, 2023