May, 2024

PRFashion24：波斯语时尚产品评论情感分析数据集

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TL;DR该研究使用深度学习技术，特别是长短时记忆网络（LSTM）和双向 LSTM 与卷积神经网络（BiLSTM-CNN）的组合，对波斯语的 PRFashion24 数据集进行情感分析，结果显示积极情绪占主导地位。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 构建波斯语社交微博情感分析的口语数据集

    该研究提出了一种新的深度卷积神经网络模型以更有效地进行社交微博帖子中的口语文本情感分析，采用构建用户意见数据集，并使用不同的单词嵌入进行了评估，结果表明该模型具有 72％的准确性和有效性。

    Jun, 2023

  • 社交媒体中与时尚相关帖子的情感分析

    在社交媒体平台中，基于多模态的情感分析是时尚相关帖子分析中的两大主要挑战，我们提出了一种新的框架，该框架可以共同利用图像视觉，帖子文本和时尚属性模态来确定情感类别。

    Nov, 2021

  • 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

  • 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

  • PerSHOP -- 波斯购物对话系统建模的数据集

    本文通过众包开发了包含近 22k 个发言、15 个不同领域和 1061 个对话的波斯语对话数据集，并对其进行了标注以训练模型。同时，我们提出了一些用于自然语言理解（NLU）任务的基准模型，其中，意图分类的 F-1 得分约为 91％，实体抽取的 F-1 得分约为 93％，这可作为未来研究的基准。

    Jan, 2024

  • LABR: 大规模阿拉伯语情感分析基准测试

    介绍 LABR 数据集，这是迄今为止最大的用于阿拉伯语情感分析的数据集，包括超过 63,000 本书的评论，探讨数据集的性质和使用该数据集进行情感倾向和评分分类的任务。此外，提供数据集的标准分割，用于训练，验证和测试情感倾向和评分分类等。

    Nov, 2014