Analisi Multilingue del Sentimento
L'Analisi Multilingue del Sentimento (MSA) applica il deep learning — più comunemente un modello linguistico multilingue fine-tuned come mBERT o XLM-RoBERTa — per classificare la polarità del sentimento (positivo, negativo, neutrale) di testi scritti in due o più lingue, consentendo l'estrazione di opinioni attraverso i confini linguistici senza la necessità di costruire modelli separati per ciascuna lingua.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Sentiment Analysis (Cross-Lingual Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/multilingual-sentiment-analysis
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- Classificazione basata su BERTApprendimento profondo↔ compare
- Classificazione basata su RoBERTa multilingueApprendimento profondo↔ compare
- Embedding multilingue di frasiApprendimento profondo↔ compare
- Classificazione basata su RoBERTaApprendimento profondo↔ compare
- Sentence EmbeddingsApprendimento profondo↔ compare
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