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Les outils automatisés jugent souvent mal l'anglais afro-américain, ce qui entraîne un traitement injuste en ligne.

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Explorer comment l'analyse de sentiment relie la nourriture, la santé et le bien-être personnel.

Exploiter des modèles linguistiques pour repérer les fausses infos dans les articles de news.

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Combiner des modèles améliore vachement la précision de l'analyse des sentiments.

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Exploration de comment AraPoemBERT améliore l'analyse de la poésie arabe.

Un chatbot aide les utilisateurs âgés à se sentir connectés et moins seuls grâce à des conversations intéressantes.

Un nouveau modèle améliore notre façon d'analyser le sentiment public à partir des tweets.

Combiner l'indice de stress et le sentiment des nouvelles pour des décisions d'investissement plus intelligentes.

Les composés de noms personnels reflètent le sentiment public envers les figures marquantes en Allemagne.

Cette étude se concentre sur le perfectionnement des plus petits modèles de langage pour les langues slaves du Sud.

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Une nouvelle approche utilisant des RGCNs améliore la classification des sentiments à partir des données textuelles.

Des chercheurs s'attaquent aux variations d'orthographe pour améliorer la performance du NLP en pidgin nigérian.

Un nouveau jeu de données combine des avis utilisateurs et des images pour étudier les sentiments sur les hôtels au Vietnam.

Analyser les opinions publiques sur la faune est super important pour les efforts de conservation dans le monde entier.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage automatique pour analyser efficacement les avis en ligne.

SaudiBERT améliore l'analyse du dialecte saoudien dans les communications numériques.

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Ce modèle améliore la précision et l'efficacité de l'analyse de sentiment pour les commentaires en ligne.

Une étude évalue sept LLMs sur l'analyse de sentiment dans des discussions WhatsApp en langues mélangées.

Cette étude examine comment l'IA prédit le sentiment en utilisant des caractéristiques déroutantes.

Cet article analyse la performance des modèles ajustés par rapport à l'IA générative dans les tâches de classification de texte.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision de l'analyse de sentiment.

Les noms de différents pays influencent la façon dont les classificateurs interprètent le contenu des réseaux sociaux.

L'intégration de la connaissance des graphes améliore les performances dans les langues à faibles ressources en utilisant des adaptateurs linguistiques.

Une méthode novatrice qui combine les infos d'actualité avec les prévisions des prix des actions.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des émotions même avec des données incomplètes.

Présentation de DictaLM 2.0 et DictaLM 2.0-Instruct pour une meilleure traitement de la langue hébraïque.

Un modèle analyse les interactions et les sentiments des utilisateurs dans les discussions sur le changement climatique.

Cette étude examine comment la météo influence les émotions exprimées sur Twitter au Royaume-Uni.

Une étude analyse les méthodes de classification de texte pour le contenu subjectif et objectif dans cinq langues.

Une nouvelle approche aide les modèles à s'adapter efficacement à des environnements de données imprévisibles.

Cette étude examine comment le ton de la SBP influence la performance du marché boursier au Pakistan.