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English(EN) A New Semisupervised Technique for Polarity Analysis using Masked Language Models

新的半监督技术使用掩码语言模型进行极性分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的半监督极性分析技术，该技术利用掩码语言模型，特别是word2vec。这种新方法是潜在语义缩放（LSS）的一个变体，将极性分数分配为预测概率，与传统的空间模型相比，提供了更高的准确性和可解释性。该方法在中国日报在COVID-19大流行期间的报道上进行了测试，证明了其在文本情感分析方面的有效性。 AI

影响 引入了一种使用先进语言模型进行情感分析的更准确、更具可解释性的方法。

排序理由 详细介绍使用掩码语言模型进行极性分析新技术的学术论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Kohei Watanabe ·

    一种使用掩码语言模型进行极性分析的新半监督技术

    arXiv:2604.26230v1 Announce Type: new Abstract: I developed a new version of Latent Semantic Scaling (LSS) employing word2vec as a masked language model. Unlike original spatial models, it assigns polarity scores to words and documents as predicted probabilities of seed words to …

  2. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Kohei Watanabe ·

    一种使用掩码语言模型进行极性分析的新型半监督技术

    I developed a new version of Latent Semantic Scaling (LSS) employing word2vec as a masked language model. Unlike original spatial models, it assigns polarity scores to words and documents as predicted probabilities of seed words to occur in given contexts. These probabilistic pol…

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