KDDJun, 2023

SentiGOLD: 一个大型孟加拉黄金标准多域情感分析数据集及其评估

PDF
TL;DRSentiGOLD 是一个 70,000 个样本的孟加拉跨领域情感分析数据集，包含 30 个领域和 5 个情感类别，是一个遵循国家语言委员会语言约定的标准语料库。
sentigoldbanglasentiment analysismulti-domaindataset
发现论文，激发创造
  • BanglaBook：基于图书评论的大规模孟加拉情感分析数据集

    本研究旨在解决对于孟加拉语资源与跨领域适应性缺乏研究的限制，因此提出一个大规模的孟加拉语电子书评论数据集， 使用各种机器学习模型分析数据，发现预训练模型比手工特征模型具有更高的性能，同时进行错误分析以提供关于在孟加拉语等欠资源语言中常见的分类错误的见解。

    May, 2023

  • RSM-NLP 在 BLP-2023 任务 2 中：使用加权和多数投票的精调 Transformer 进行孟加拉情感分析

    本论文描述了我们在 BLP 研讨会的共享任务 2 中对孟加拉社交媒体帖子进行情感分析的方法，我们通过使用多语言 BERT 模型进行实验和微调，并使用多数投票和加权集成模型，取得了优于基准模型的成绩，分数为 0.711，排名共享任务排行榜的第 10 位。

    Oct, 2023

  • L3Cube-MahaSent-MD: 多域马拉地语情感分析数据集和 Transformer 模型

    介绍了 L3Cube-MahaSent-MD 数据集，它是第一个综合的多域情感分析数据集，可用于印度情感领域，包括 4 种不同来源的标注语料（60,000 个样本），涵盖了 3 种不同情感（积极、消极和中性），使用 MahaBERT 模型获得最佳准确性表现。

    Jun, 2023

  • 混合马拉雅拉姆语 - 英语情感分析数据集

    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

  • 为情感分析准备孟加拉英语混合编码语料库

    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

  • DynaSent: 一种情感分析动态基准测试

    DynaSent 是一项新的英语情感分析三元基准测试，将自然发生的句子与使用 DynaBench 平台创建的句子相结合，旨在人 - 模型 - 数据集共同创建数据集。本篇论文重点介绍了如何提高质量和减少人为因素，同时呼吁定期重新训练模型。

    Dec, 2020

  • LLM 对零样本和少样本提示的比较研究：孟加拉情感分析的微调模型

    本研究通过 33,605 条孟加拉文新闻推文和 Facebook 评论创建了一个庞大的手动注释数据集，并对 Flan-T5、GPT-4 和 Bloomz 等多种语言模型进行了零指导和少量指导的上下文学习，与精细调优模型进行了比较分析。研究结果表明，在零指导和少量指导的场景下，单语言变换器模型始终优于其他模型。为了促进进一步的研究探索，我们打算向更广泛的研究社区公开提供这个数据集和我们的研究工具。

    Aug, 2023

  • 孟加拉语仇恨言论检测：数据集及其基准评估

    本文针对社交媒体上孟加拉语仇恨言论检测的挑战，通过众包标注和专家验证构建了一个包含 30,000 条用户评论的数据集，并利用多个深度学习模型对其进行了实验。结果表明将 SVM 用于该数据集能够获得 87.5% 的准确率，该数据集将推动孟加拉语仇恨言论检测领域的未来研究机会。

    Dec, 2020

  • 开放域目标情感分析的挑战

    提出了一个新的数据集和嵌套目标注释模式来扩展 open-domain 情感分析的实用性和有效性，运用预训练模型 BART 进行序列生成方法，结果表明 open-domain 目标情感分析领域有很大的改进空间，但是在使用 open-domain 数据、长文档、目标结构复杂性和领域差异上仍存在挑战。

    Apr, 2022

  • 乌尔都语音与文本情感分析器

    本研究提出了一个基于用户评价的新型多类乌尔都数据集，旨在为乌尔都情感分析构建手动注释的数据集，并建立基准结果。使用五种不同的词库和基于规则的算法，最终实验结果表明，Flair 的准确率为 70%，优于其他测试的算法。

    Jul, 2022