HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تحسين أداء BERT لتحليل المشاعر القائم على الجوانب

Akbar Karimi; Leonardo Rossi; Andrea Prati

الملخص

تحليل المشاعر القائم على الجوانب (ABSA) يدرس آراء المستهلكين حول المنتجات في السوق. يتضمن هذا التحليل دراسة نوع المشاعر وأهداف المشاعر المعبر عنها في مراجعات المنتجات. تحليل اللغة المستخدمة في المراجعة هو مهمة صعبة تتطلب فهمًا عميقًا للغة. في السنوات الأخيرة، أظهرت نماذج اللغة العميقة مثل BERT \cite{devlin2019bert} تقدمًا كبيرًا في هذا المجال. في هذه الدراسة، نقترح استخدام وحدتين بسيطتين تسميان التجميع المتوازي والتجميع الهرمي فوق نموذج BERT لأداء مهمتين رئيسيتين في ABSA وهما استخراج الجوانب (AE) وتصنيف مشاعر الجوانب (ASC) بهدف تحسين أداء النموذج. نوضح أن تطبيق النماذج المقترحة يلغي الحاجة إلى تدريب إضافي لنموذج BERT. الرمز المصدر متاح على الإنترنت لإجراء المزيد من الأبحاث وإعادة إنتاج النتائج.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
تحسين أداء BERT لتحليل المشاعر القائم على الجوانب | مستندات | HyperAI