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English(EN) From TF-IDF to Transformers: A Comparative and Ensemble Approach to Sentiment Classification

RoBERTa 在一项新研究中以 93% 的准确率引领情感分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

本文探讨了使用各种机器学习模型进行情感分类，包括朴素贝叶斯和 SVM 等传统方法，以及 RoBERTa 和 DistilBERT 等基于 Transformer 的模型。该研究在 IMDb 数据集上评估了这些模型，用于将电影评论分类为正面和负面情感。RoBERTa 的准确率最高，达到 93.02%，而结合多个模型的集成方法进一步提高了分类性能。 AI

影响 这项研究突出了 RoBERTa 在情感分析中的有效性，并展示了模型集成在提高准确性方面的优势。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍情感分类模型比较研究的学术论文。

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RoBERTa 在一项新研究中以 93% 的准确率引领情感分析

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Dip Biswas Shanto, Mitali Yadav, Prajwal Panth, Suresh Chandra Satapathy ·

    从 TF-IDF 到 Transformers：情感分类的比较与集成方法

    arXiv:2605.22003v1 Announce Type: new Abstract: Sentiment analysis, also referred to as opinion mining, primarily tries to extract opinion from any text-based data. In the context of movie reviews and critics, sentimental analysis can be a helpful tool to predict whether a movie …

  2. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Suresh Chandra Satapathy ·

    从 TF-IDF 到 Transformers：情感分类的比较与集成方法

    Sentiment analysis, also referred to as opinion mining, primarily tries to extract opinion from any text-based data. In the context of movie reviews and critics, sentimental analysis can be a helpful tool to predict whether a movie review is generally positive or negative. It can…

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