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BANSpEmo：孟加拉语情感语音识别数据集
在音频和语音分析领域，从声音信号中识别情绪是关键的。我们介绍了 BanSpEmo，这是一个仅包含音频录音的情感语音语料库，专门用于孟加拉语。该语料库包含 792 个音频录音，持续时间超过 1 小时 23 分钟。22 名本地说话者参与了两组代
PDF7 months ago
MONOVAB：一个用于孟加拉多标签情感检测的注释语料库
近年来，情感分析和情绪识别在孟加拉语中变得越来越流行，该语言是全球使用第七多的语言。然而，由于语言的结构复杂，这一领域难以准确地提取情绪。本研究通过构建一个基于 Facebook 抓取的注释语料库的全面方法来解决这一主题领域的挑战和难题，为
PDF9 months ago
ACLBanglaBook：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
PDFa year ago
利用图神经网络检测孟加拉新闻标题与正文内容不一致
本论文提出了一种基于图形的分层双编码器模型，用于有效地学习 Bangla 新闻标题和内容段落之间的内容相似性和矛盾。实验结果表明，所提出的 Bangla 图形神经网络模型在各种 Bangla 新闻数据集上实现了 90% 以上的准确率。
PDF2 years ago
使用手动和自动标注的机器学习和深度学习方法用于孟加拉语新闻分类
本文介绍了几种机器和深度学习方法，应用于孟加拉语新闻分类。这些方法包括逻辑回归、支持向量机、卷积神经网络以及词向量等，同时提出了自动标记的方法，并在孟加拉语最大的新闻分类数据集 Potrika 上评估了它们的性能。
PDF2 years ago
Potrika: 八个话题和五个属性的孟加拉语原始平衡报纸数据集
该论文介绍了一种名为 Potrika 的大型单标签 Bangla 新闻文章文本数据集，包括八个区分不同类别的分类属性，为 NLP 研究提供了两个不平衡和平衡的数据集，以适应广泛的 NLP 研究，并且是目前最大、最全面的新闻分类数据集。
PDF2 years ago
ACLBanglaParaphrase: 一份高质量的孟加拉语释义数据集
本文介绍了 BanglaParaphrase，这是一个高质量的合成孟加拉语复述数据集，通过新的过滤管道筛选。我们旨在通过引入 BanglaParaphrase，提高孟加拉语在 NLP 领域的低资源状态，通过保留语义和多样性确保质量，并详细阐
PDF2 years ago
利用教师经验排序孟加拉文手写识别中的孤立字母累积 - LILA-BOTI
本文介绍了两种知识蒸馏方法（LILA-BOTI 和 Super Teacher LILA-BOTI），并采用该方法为 Bangla 等形态丰富的语言进行字级手写光学字符识别（OCR），通过在评估协议中进行不同数据集的测试，显示出比基础模型和
PDF2 years ago
MM使用循环神经网络实现英文至孟加拉语机器翻译
本文描述了一种利用循环神经网络实现英语到孟加拉语机器翻译的系统架构，采用了基于知识的上下文向量来映射英语和孟加拉语单词，并且通过使用不同的激活函数，分别在编码器层利用线性激活函数，在解码器层采用了 tanh 激活函数。其中，GRU 比 LS
PDF3 years ago