BAN-ABSA

新的BERT-CNN-BiLSTM模型推进了孟加拉语新闻标题分类和情感分析

研究人员开发了一种新颖的BERT-CNN-BiLSTM框架，旨在同时对孟加拉语新闻标题进行分类和情感分析。该混合迁移学习模型在包含9000多个标题的BAN-ABSA数据集上进行了测试，并与基线模型相比表现出优越的性能。该研究探讨了处理不平衡数据的两种实验策略，其中一种方法分别产生了81.37%和64.46%的标题和情感分类准确率，在低资源环境下为孟加拉语文本分类树立了新的最先进水平。