Nov, 2019

深度学习与传统分类器在越南学生反馈语料库上的对比

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TL;DR本研究使用机器学习和自然语言处理技术（NaiveBayes，Maximum Entropy，Long Short-Term Memory，Bi-Directional Long Short-Term Memory）对来自大学的越南学生反馈语料库进行情感分析，得出使用双向长短期记忆算法进行情感分类的结果最好，可帮助学校识别出问题并提出改进方法。
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发现论文，激发创造
  • 课程评论的意见挖掘和主题分类的深度学习

    本文旨在利用机器学习的方法来分析学生的课程反馈，使用自然语言处理的技术和嵌入式词和深度神经网络等现代方法，使用 RoBERTa 模型获得 95.5% 的准确率和 84.7% 的 F1-macro，提供给大学和课程提供商以一个使用 NLP 模型自我评估和改进的指导。

    Apr, 2023

  • 针对越南评论的情感分析 BERT 微调

    本文介绍了使用 BERT fine-tuning 方法处理越南评论数据集中情感分析任务的实验结果，并且发现相比于使用 GloVe 和 FastText，使用 BERT 模型略胜一筹。同时，本文研究提出的 BERT fine-tuning 方法也比原模型表现更好。

    Nov, 2020

  • 基于机器学习情感分析的生命科学课程学生综合评价工具以提高反馈效能

    通过 Python、LaTeX 和谷歌自然语言处理 API，我们提出了一种将学生对课程的观点进行情感分析并归类为主题特定分报告的新方法。

    Jan, 2023

  • 从 Google 应用程序评论中察觉大学生的意见

    通过机器学习和深度学习算法，使用情感分析明确揭示和解释应用市场评论的情绪，该研究通过探索性分析对应用程序评论进行情感分类，并确定大学生对应用市场的行为。

    Dec, 2023

  • 使用机器学习和自然语言处理方法进行情感分析中 Reddit 评论的性能评估

    使用 GoEmotions 数据集评估情感分析模型的效能并扩展研究范围，发现 RoBERTa 模型在细粒度情感分类任务上表现出色，推动了情感分析能力的发展。

    May, 2024

  • 使用词向量嵌入的深度学习模型进行蒙古公民反馈分析

    本研究采用两种不同的词嵌入方法来对使用西里尔文的蒙古语进行反馈分类，结果表明使用自己的数据集的词嵌入模型可获得最高 80.1% 和 82.7％的分类准确度。

    Feb, 2023

  • 越南语中基于方面的情感分析的跨度检测

    本研究提出了一种基于 BiLSTM-CRF 的新颖系统，利用收集的词汇和语境特征，针对基于方面的情感分析中的波及用户观点的判定问题，利用越南语语言数据集进行评估，最终实现了 62.76% 的 F1 分数的最优解。

    Oct, 2021

  • 多源社交媒体情感分析的比较研究

    本文使用多种技术，如基于词典的、机器学习和深度学习方法，对社交媒体上的评论数据进行情感分析，并提供了比较分析结果。在本研究中，我们使用了来自 Twitter、Reddit 等社交网络网站的评论等多源数据集。选择了朴素贝叶斯机器学习算法、TextBlob 词典方法和 LSTM 深度学习算法。

    Dec, 2022

  • 基于深度学习的波斯语情感分析

    我们引入和实现了一个基于混合深度学习的模型，用于对 Digikala Online 零售网站的客户评论数据进行情感分析，采用了多种深度学习网络和正则化技术作为分类器。最终，我们的混合方法在三个情感类别（积极，消极，中立）上实现了出色的性能，F1 分数达到了 78.3。

    Mar, 2024

  • 基于深度学习的情感分析：一项比较研究

    本文综述了在自然语言处理（NLP）方面使用深度学习模型进行情感分析的最新研究，评估了使用词频 - 逆文档频率（TF-IDF）和词嵌入技术的不同模型和输入特征，并对实验结果进行了比较研究。

    Jun, 2020