Multilingual Sentiment Analysis
Multilingual Sentiment Analysis (MSA) applies deep learning — most commonly a fine-tuned multilingual language model such as mBERT or XLM-RoBERTa — to classify the sentiment polarity (positive, negative, neutral) of text written in two or more languages, enabling opinion mining across language boundaries without building separate models per language.
Regjistri burimor
Citimet kopjuar fjalë për fjalë nga regjistri burimor i metodës. Asnjë verifikim në nivel pretendimi nuk nënkuptohet prej tyre.
- 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
Pretendime të kuruaruara
Pretendimet e ruajtura në librin e dëshmive, secili me vlerësimin e vet.
Ky pamje nuk shpik një vlerësim pretendimi kur libri i dëshmive nuk ka asnjë.
Metoda të lidhura
Të gjeneruara nga grafiku metodologjik dhe të paraqitura si marrëdhënie të sugjeruara nga makina — asnjë pretendim dëshmie nuk nënkuptohet.