GP‐FMLNet: A feature matrix learning network enhanced by glyph and phonetic information for Chinese sentiment analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sentiment analysis is a fine‐grained analysis task that aims to identify the sentiment polarity of a specified sentence. Existing methods in Chinese sentiment analysis tasks only consider sentiment features from a single pole and scale and thus cannot fully exploit and utilise sentiment feature information, making their performance less than ideal. To resolve the problem, the authors propose a new method, GP‐FMLNet, that integrates both glyph and phonetic information and design a novel feature matrix learning process for phonetic features with which to model words that have the same pinyin information but different glyph information. Our method solves the problem of misspelling words influencing sentiment polarity prediction results. Specifically, the authors iteratively mine character, glyph, and pinyin features from the input comments sentences. Then, the authors use soft attention and matrix compound modules to model the phonetic features, which empowers their model to keep on zeroing in on the dynamic‐setting words in various positions and to dispense with the impacts of the deceptive‐setting ones. Experiments on six public datasets prove that the proposed model fully utilises the glyph and phonetic information and improves on the performance of existing Chinese sentiment analysis algorithms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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