تعرض هذه الورقة تعدد الأبعاد التعدين على المحتوى الذي تم إنشاؤه من قبل المستخدم الذي تم جمعه من Newshires وخدمات الشبكات الاجتماعية بثلاث لغات مختلفة: اللغة الإنجليزية --- لغة عالية الموارد، المالطية --- لغة منخفضة الموارد، والالططية-الإنجليزية -- لغة تبديل الكود.العديد من طرازات لغة التصنيف العصبي المتعددة التي تلبي اللغات التي تلبيها اللغات الإنجليزية واللطاطية واللطاطية والإنجليزية وكذلك الثانية) خمسة أبعاد الرأي الاجتماعي المختلفة، وهي الذاتية، قطبية المعنويات، العاطفة والسخرية والسخرية، مقدمة.تتم مناقشة النتائج لكل نموذج تصنيف لكل البعد الاجتماعي.
This paper presents multidimensional Social Opinion Mining on user-generated content gathered from newswires and social networking services in three different languages: English ---a high-resourced language, Maltese ---a low-resourced language, and Maltese-English ---a code-switched language. Multiple fine-tuned neural classification language models which cater for the i) English, Maltese and Maltese-English languages as well as ii) five different social opinion dimensions, namely subjectivity, sentiment polarity, emotion, irony and sarcasm, are presented. Results per classification model for each social opinion dimension are discussed.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
في هذا البرنامج التعليمي، سنظهر أين نحن وأين سنكون في هؤلاء الباحثين المهتمين بهذا الموضوع.نقسم هذا البرنامج التعليمي في ثلاثة أجزاء، بما في ذلك تعدين الرأي المالي الخشبي، والتعدين الرأي المالي المحتلة الجميلة، والاتجاهات البحثية المحتملة.يبدأ هذا ال
يتعين على نماذج اللغة المدربة مسبقا (PRLM) لإدارة وحدات الإدخال بعناية عند التدريب على نص كبير جدا مع مفردات تتكون من ملايين الكلمات. أظهرت الأعمال السابقة أن دمج معلومات المسيح على مستوى الأمان بشأن الكلمات المتتالية في التدريب المسبق يمكن أن تحسن أ
نظرا لأن نماذج NLP منتشرة بشكل متزايد في إعدادات موقع اجتماعي مثل الكشف عن المحتوى المسيء عبر الإنترنت، فمن الضروري التأكد من أن هذه النماذج قوية. تتمثل إحدى طرق تحسين متواضع النموذج في إنشاء بيانات معدية مضادة للعمل (CAD) لنماذج التدريب التي يمكن أن
حصلت نماذج اللغة العصبية عالية الأداء على نتائج أحدث النتائج على مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). ومع ذلك، غالبا ما لا تعكس نتائج البيانات القياسية المشتركة الموثوقية النموذجية والمتانة عند تطبيقها على بيانات صاخبة عالمية حقيقية. في
في هذه الورقة مقارنة أداء ثلاث نماذج: SGNS (أخذ العينات السلبية Skip-Gram) والإصدارات المعززة من SVD (تحلل القيمة المفرد) و PPMI (معلومات متبادلة إيجابية) على مهمة تشابه كلمة.نحن نركز بشكل خاص على دور ضبط فرط التشعيم من أجل الهندية القائمة على التوصي