Application of Deep Learning in Cross-Lingual Sentiment Analysis for Natural Language Processing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Natural language processing and sentiment analysis are important research areas in the field of artificial intelligence. With the development of globalization, cross-lingual sentiment analysis has become a challenging task. This paper focuses on the application of deep learning in natural language processing for cross-lingual sentiment analysis. Firstly, an overview of natural language processing and sentiment analysis is provided, including their definitions and development history. Then, the challenges in cross-lingual sentiment analysis are discussed, including the influence of language and cultural differences on sentiment identification, as well as the issues in data annotation and cross-lingual data. Next, the application of deep learning in natural language processing and sentiment analysis is highlighted, covering the principles of deep learning algorithms, text representation and feature extraction methods, and application cases in sentiment analysis. Furthermore, a deep learning approach for cross-lingual sentiment analysis is proposed, presenting the task definition, datasets, models, and evaluation metrics in detail. Finally, through experimental results and analysis, the performance of the cross-lingual sentiment analysis models is evaluated, and the advantages, limitations, and future directions of deep learning methods in this field are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle