Mar, 2024

基于深度学习的波斯语情感分析

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 波斯语情感分析：算法、方法和数据集综述

    本文回顾近年来关于波斯语情感分析的文章，分析了 40 种方法，包括使用机器学习和深度学习的转换器和神经网络，评估了这些方法对数据集的准确性，列出了 2018 至 2022 年的数据集和其详细信息。

    Nov, 2022

  • DeepSentiPers：基于增强波斯语情感语料库训练的新型深度学习模型

    本文旨在提出两种深度学习架构以及数据增强技术来分类波斯语句子的多分类和二分类情感，实验结果表明我们提出的方法可以成功地解决此问题。

    Apr, 2020

  • 使用 CNN-LSTM 模型对波斯语推文进行政治情感分析

    本论文采用词袋和 ParsBERT 进行机器学习和深度学习模型分析波斯语政治推文的情感，结果表明，使用 ParsBERT 嵌入的深度学习模型优于机器学习模型，在第一组具有三个类别的数据集上，CNN-LSTM 模型的分类精确度最高，达到 89％，在第二组具有七个类别的数据集上，分类精度为 71％，由于波斯语的复杂性，此研究的效率相对较低。

    Jul, 2023

  • 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

  • 情感分析的深度学习：调查

    本文综述了深度学习在情感分析中的当前应用，介绍了其学习多层表示、特征提取和产生最新预测结果的强大机器学习技术。

    Jan, 2018

  • 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

  • 基于深度卷积神经网络的波斯语评论方面和情感分类的多任务集成模型

    本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的多任务集成学习模型，以增强波斯语评论的情感分析效果，该新方法提高了波斯语语言情感分析模型的效率。

    Jan, 2022

  • 阿拉伯语的多层情感分析

    研究 Arabic 情感分析，提出了一种基于机器学习的方法和特征向量，使用人工神经网络分类器，在单词级别和文档级别进行情感分析，在单词级别获得的平均 F1-score 为 0.92，在文档级别的正类为 0.94，负类为 0.93。

    May, 2022

  • 低资源情感分析的迁移学习

    本文描述了对库尔德语数据的情感分析数据集的收集和注释，并探讨了几种经典的机器学习和神经网络技术以及数据增强的方法。我们证明了数据增强可以在难度较大的情况下实现高的 F1 分数和准确性。

    Apr, 2023

  • 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