Abstract Code-mixed data är en viktig utmaning för behandling av naturligt språk eftersom dess egenskaper helt skiljer sig från de traditionella strukturerna i standardspråk. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som kallas Sentiment Analysis of Code-Mixed Text (SACMT) för att klassificera meningar i deras motsvarande känsla - positiv, negativ eller neutral, med kontrasterande lärande. Vi använder de delade parametrarna i siamesiska nätverk för att kartlägga meningarna i kodblandade och standardspråk till en gemensam känsla utrymme. Dessutom introducerar vi en grundläggande klusterbaserad förbehandlingsmetod för att fånga variationer av kodblandade translittererade ord. Våra experiment visar att SACMT överträffar toppmoderna metoder i känsloanalys för kodblandad text med 7,6 % i noggrannhet och 10,1 % i F-poäng.
Ett nytt tillvägagångssätt för att klassificera meningar i deras motsvarande känsla med hjälp av kontrasterande lärande föreslås av REF som använder de delade parametrarna i siamesiska nätverk.
Sentiment Analysis of Code-Mixed Languages leveraging Resource Rich Languages
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}