Cross-Lingual Learning ger en mekanism för att anpassa NLP-verktyg tillgängliga för märkning rika språk för att uppnå liknande uppgifter för etikett-scarce språk. Ett effektivt flerspråkigt verktyg minskar avsevärt kostnaden och ansträngningen för att manuellt kommentera data. I den här artikeln använder vi Recursive Autoencoder arkitektur för att utveckla en Cross Lingual Sentiment Analysis (CLSA) verktyg med hjälp av mening anpassad corpora mellan ett par resursrika (engelska) och resurs fattiga (Hindi) språk. Systemet bygger på antagandet att semantisk likhet mellan olika fraser också innebär känsla likhet i de flesta meningar. Det resulterande systemet analyseras sedan på en nyutvecklad Movie Reviews Dataset i Hindi med etiketter som ges på en betygsskala och jämför prestanda hos vårt system mot befintliga system. Det visas att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar toppmoderna system för Sentimentanalys, särskilt när det är ont om märkta data.
REF använder rekursiv automatisk kodararkitektur för att utveckla ett CLSA-verktyg med meningsanpassat korpora mellan ett resursrikt (engelska) och ett resursfattigt (Hindi) språk.
Cross Lingual Sentiment Analysis using Modified BRAE
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}