Multilinguale Sentimentanalyse
Multilinguale Sentimentanalyse (MSA) wendet Deep Learning – am häufigsten ein feinabgestimmtes, mehrsprachiges Sprachmodell wie mBERT oder XLM-RoBERTa – an, um die Sentimentpolarität (positiv, negativ, neutral) von Texten zu klassifizieren, die in zwei oder mehr Sprachen verfasst sind. Dies ermöglicht Meinungsabbau über Sprachgrenzen hinweg, ohne separate Modelle pro Sprache erstellen zu müssen.
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Quellen
- Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzman, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. Proceedings of ACL 2020, 8440–8451. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747 ↗
- Barnes, J., Klinger, R., & Wubben, S. (2022). Structured Sentiment Analysis as Dependency Graph Parsing. Computational Linguistics, 48(3), 693–744. DOI: 10.18653/v1/2021.acl-long.263 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Sentiment Analysis (Cross-Lingual Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multilingual-sentiment-analysis
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- BERT-basierte KlassifikationDeep Learning↔ compare
- Multilinguale RoBERTa-basierte KlassifikationDeep Learning↔ compare
- Mehrsprachige Satz-EinbettungenDeep Learning↔ compare
- RoBERTa-basierte KlassifikationDeep Learning↔ compare
- Sentence EmbeddingsDeep Learning↔ compare
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