情感语义对抗提升越南语跨语言情感分类准确性

本文档探讨了一种创新的跨语言情感分类模型，其核心在于解决传统机器翻译在低资源语言（如越南语）情感分析中的局限性。作者们针对源语言和目标语言标记数据不平衡的问题，提出了一个基于情感语义对抗的解决方案。该模型首先通过将句子和其中的情感词结合，利用卷积神经网络（CNN）对这些复合句进行特征提取，从而在单语语义空间中获得情感语义表征。 接着，模型利用对抗网络技术，将带有标签的数据与无标签数据在双语情感语义空间中进行对齐。这种对齐有助于增强模型对不同语言之间情感表达的理解和迁移能力。通过这种方式，即使在资源匮乏的语言对中，也能提升情感分类的准确性。 实验部分，研究者采用了汉英公共数据集以及自主构建的汉越语数据集进行验证。结果表明，所提出的模型成功实现了双语情感语义对齐，显著提高了越南语情感分类的精度，并在不同语言对之间展现出明显的性能优势。关键词包括情感语义表征、双语词嵌入、低资源语言和跨语言情感分类。 这个模型对于多语言情感分析领域的研究具有重要意义，因为它不仅提高了跨语言处理的效率，而且有助于扩大情感分析的应用范围，尤其是在那些数据稀缺的语种中。随着人工智能和智能AI技术的发展，特别是OpenAI ChatGPT等工具的兴起，此类研究对于提升跨文化交流理解和自然语言处理的智能化水平至关重要。通过解决语言障碍，该模型有望在未来的人机交互和全球化应用中发挥更大的作用。