Machine learningDeep learning / NLP / CV
多言語感情分析
多言語感情分析（MSA）は、ディープラーニング、特にmBERTやXLM-RoBERTaのようなファインチューニングされた多言語言語モデルを用いて、2つ以上の言語で書かれたテキストの感情極性（肯定的、否定的、中立的）を分類します。これにより、言語ごとに個別のモデルを構築することなく、言語の境界を越えた意見マイニングが可能になります。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Sentiment Analysis (Cross-Lingual Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/multilingual-sentiment-analysis
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- BERTベースの分類深層学習↔ compare
- 多言語RoBERTaベースの分類深層学習↔ compare
- 多言語文埋め込み深層学習↔ compare
- RoBERTaベースの分類深層学習↔ compare
- 文埋め込み（Sentence Embeddings）深層学習↔ compare