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基于mBERT的東南亞小語種推特文本情感分析

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摘要：小語種由于其訓練語料資源稀缺，在自然語言處理領域一直是一大難題，使用傳統(tǒng)的機器學習方法與神經(jīng)網(wǎng)絡方法，具有很大的瓶頸。而跨語言預訓練語言模型的出現(xiàn)，對于低資源語種的包括文本分類在內(nèi)的多項任務，都起到了很大的提升效果。在基于海量語料訓練得到的跨語言預訓練語言模型mBERT的基礎上進行微調(diào)，相較于傳統(tǒng)的機器學習方法，在情感分析任務的效率和準確度都可得到不錯的提升。（剩余4196字）

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