基于mBERT的东南亚小语种推特文本情感分析

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摘要：小语种由于其训练语料资源稀缺，在自然语言处理领域一直是一大难题，使用传统的机器学习方法与神经网络方法，具有很大的瓶颈。而跨语言预训练语言模型的出现，对于低资源语种的包括文本分类在内的多项任务，都起到了很大的提升效果。在基于海量语料训练得到的跨语言预训练语言模型mBERT的基础上进行微调，相较于传统的机器学习方法，在情感分析任务的效率和准确度都可得到不错的提升。（剩余4196字）

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