← بازگشت به لیست مقالات

مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات

📅 تاریخ انتشار: 1404/07/11

🏷 کلمات کلیدی: تحلیل احساسات، مدل‌های زبانی، پردازش زبان طبیعی، BERT، GPT، RoBERTa، یادگیری عمیق، کاربردهای عملی

چکیده

عنوان: مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات چکیده: تحلیل احساسات به عنوان یکی از حوزه‌های مهم در پردازش زبان طبیعی (NLP)، به بررسی و شناسایی عواطف و احساسات موجود در متون می‌پردازد. با پیشرفت تکنولوژی و ظهور مدل‌های زبانی پیشرفته مانند BERT، GPT و RoBERTa، روش‌های نوینی برای تحلیل احساسات ارائه شده است. این مقاله به بررسی مدل‌های زبانی مدرن و کارایی آن‌ها در تحلیل احساسات می‌پردازد. ابتدا به معرفی اصول اولیه تحلیل احساسات و چالش‌های موجود در این زمینه پرداخته می‌شود. سپس، به تحلیل عملکرد مدل‌های زبانی مختلف در شناسایی احساسات مثبت، منفی و خنثی پرداخته و مقایسه‌ای بین روش‌های سنتی و مدرن ارائه می‌گردد. نتایج نشان می‌دهد که استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته به طور قابل توجهی دقت و کارایی تحلیل احساسات را افزایش می‌دهد. در نهایت، به برخی از کاربردهای عملی این مدل‌ها در حوزه‌های مختلف نظیر بازاریابی، شبکه‌های اجتماعی و خدمات مشتری اشاره خواهد شد و پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده ارائه می‌شود. کلیدواژه‌ها: تحلیل احساسات، مدل‌های زبانی، پردازش زبان طبیعی، BERT، GPT، RoBERTa.

راهنمای مطالعه

تعریف و اهمیت مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات

مدل‌های زبانی به عنوان ابزارهای پیشرفته در تحلیل احساسات، نقش کلیدی در پردازش و تحلیل داده‌های متنی ایفا می‌کنند. این مدل‌ها به واسطه توانایی درک و تولید زبان طبیعی، قادرند احساسات و عواطف موجود در متون را شناسایی و طبقه‌بندی کنند. با توجه به رشد سریع محتوای متنی در دنیای دیجیتال، از جمله نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی، نقدهای محصولات و گزارش‌های خبری، نیاز به ابزارهایی برای استخراج و تحلیل احساسات به شدت احساس می‌شود. مدل‌های زبانی مانند BERT، GPT و RoBERTa با استفاده از معماری‌های پیچیده و یادگیری عمیق، امکان تحلیل عمیق‌تری از متن را فراهم می‌کنند. این مدل‌ها می‌توانند با شناسایی الگوهای زبانی، عواطفی مانند شادی، غم، خشم و ترس را در متون تشخیص دهند. از این رو، آن‌ها به سازمان‌ها و کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا با درک بهتری از نظرات و احساسات مشتریان، تصمیمات بهتری در زمینه بازاریابی، خدمات مشتری و توسعه محصول اتخاذ کنند. علاوه بر این، مدل‌های زبانی می‌توانند در حوزه‌های مختلفی از جمله سلامت روان، تحلیل بازار و سیاست نیز مورد استفاده قرار گیرند. به عنوان مثال، تحلیل احساسات در متون مربوط به سلامت می‌تواند به شناسایی نگرانی‌ها و نیازهای بیماران کمک کند، یا در تحلیل بازار، این مدل‌ها می‌توانند روندهای عمومی و واکنش‌های مصرف‌کنندگان به محصولات جدید را پیش‌بینی نمایند. اهمیت مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات نه تنها به قابلیت‌های پیشرفته آن‌ها در درک و پردازش زبان برمی‌گردد، بلکه به قابلیت آن‌ها در یادگیری از داده‌ها و بهبود مستمر نیز مربوط می‌شود. این قابلیت باعث می‌شود که تحلیل احساسات به عنوان یک ابزار قدرتمند در ایجاد ارتباطات مؤثر و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه در دنیای پرشتاب امروز شناخته شود.

تاریخچه و تحولات مدل‌های زبانی در زمینه تحلیل احساسات

تاریخچه و تحولات مدل‌های زبانی در زمینه تحلیل احساسات به وضوح نشان‌دهندهٔ پیشرفت‌های چشمگیری است که در این حوزه رخ داده است. از اوایل دهه ۲۰۰۰، با ظهور وب ۲.۰ و افزایش تولید محتوا توسط کاربران، نیاز به تحلیل احساسات به عنوان یک ابزار مهم برای درک نظرات و احساسات عمومی بیشتر احساس شد. در این راستا، محققان ابتدا از روش‌های سنتی مبتنی بر قواعد و واژگان استفاده کردند که در آن‌ها احساسات مثبت و منفی از طریق تحلیل واژه‌ها و عبارات شناسایی می‌شدند. این روش‌ها اگرچه در ابتدا مفید بودند، اما به سرعت با مشکلاتی نظیر عدم دقت در شناسایی احساسات پیچیده و زمینه‌های خاص مواجه شدند. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش دسترسی به داده‌های بزرگ، مدل‌های یادگیری ماشین به تدریج جایگزین روش‌های سنتی شدند. الگوریتم‌های نظیر درخت تصمیم و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) به تحلیل احساسات کمک کردند و توانستند عملکرد بهتری نسبت به روش‌های اولیه ارائه دهند. در این مرحله، ویژگی‌های استخراج‌شده از متن، به عنوان ورودی به مدل‌ها داده می‌شد و این امکان را فراهم می‌کرد که تحلیل احساسات با دقت بیشتری انجام شود. با ظهور شبکه‌های عصبی و به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، تحولی بنیادین در تحلیل احساسات رخ داد. مدل‌هایی مانند LSTM و GRU به دلیل توانایی‌شان در پردازش دنباله‌های زمانی و حفظ اطلاعات طولانی‌مدت، به طور خاص در تحلیل متن‌های طولانی مؤثر واقع شدند. این مدل‌ها به تحلیل احساسات کمک کردند تا نه تنها به شناسایی احساسات ساده بپردازند، بلکه قادر به درک زمینه و پیچیدگی‌های عاطفی موجود در متن‌ها شوند. در سال‌های اخیر، با معرفی مدل‌های ترنسفورمر و BERT، تحلیل احساسات به سطح جدیدی وارد شده است. این مدل‌ها با استفاده از توجه چندگانه (multi-head attention) و قابلیت درک زمینه، توانسته‌اند به دقت بسیار بالایی در شناسایی احساسات برسند. همچنین، این مدل‌ها امکان انتقال یادگیری از دامنه‌ای به دامنه دیگر را فراهم کرده‌اند، که به پژوهشگران این اجازه را می‌دهد که از داده‌های محدود در یک حوزه برای بهبود عملکرد در حوزه‌های دیگر استفاده کنند. تحولات اخیر نشان می‌دهد که نه تنها دقت مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات افزایش یافته، بلکه کاربردهای آن‌ها نیز به طور چشمگیری گسترش یافته است. از تحلیل نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی و بررسی احساسات عمومی نسبت به برندها و محصولات گرفته تا کاربردهای پزشکی و بررسی احساسات بیماران، این مدل‌ها به ابزارهای حیاتی در تصمیم‌گیری‌های تجاری و اجتماعی تبدیل شده‌اند.

روش‌های مختلف تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های زبانی

تحلیل احساسات یکی از حوزه‌های مهم در پردازش زبان طبیعی است که به شناسایی و استخراج احساسات و نظرات کاربران از متون پرداخته و در زمینه‌های مختلفی مانند بازاریابی، رسانه‌های اجتماعی و خدمات مشتری کاربرد دارد. با پیشرفت مدل‌های زبانی، روش‌های مختلفی برای تحلیل احساسات به وجود آمده است که هر یک به نوبه خود قابلیت‌ها و مزایای خاصی دارند. یکی از روش‌های متداول در تحلیل احساسات، استفاده از مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق مانند LSTM و GRU است که به دلیل توانایی آن‌ها در پردازش دنباله‌های طولانی متن و حفظ اطلاعات زمینه‌ای، به خوبی می‌توانند احساسات را شناسایی کنند. این مدل‌ها با استفاده از داده‌های متنی آموزش دیده و می‌توانند احساسات مثبت، منفی و خنثی را با دقت بالا شناسایی کنند. مدل‌های زبانی پیشرفته‌تری مانند BERT و GPT نیز به دلیل معماری خود که به آن‌ها اجازه می‌دهد تا درک عمیق‌تری از متن داشته باشند، در تحلیل احساسات بسیار مؤثرند. این مدل‌ها می‌توانند به‌صورت پیش‌زمینه‌ای احساسات را در متن شناسایی کرده و با توجه به زمینه و ساختار جمله، نتایج دقیق‌تری ارائه دهند. به‌عنوان مثال، BERT با استفاده از توجه چندسطحی خود قادر است روابط معنایی بین کلمات را درک کرده و احساسات را با دقت بیشتری تحلیل کند. روش‌های مبتنی بر واژه‌نامه نیز هنوز در بسیاری از کاربردها استفاده می‌شوند. این روش‌ها معمولاً از لیست‌های واژگان مثبت و منفی برای تحلیل متن استفاده می‌کنند. علی‌رغم سادگی و سرعت این روش‌ها، محدودیت‌هایی نیز دارند، از جمله ناتوانی در درک کنایه‌ها و جملات پیچیده. با این حال، می‌توان این روش‌ها را با مدل‌های یادگیری ماشین ترکیب کرد تا دقت تحلیل را افزایش دهند. تحلیل احساسات همچنین می‌تواند به‌صورت چندزبانه انجام شود. با استفاده از مدل‌های زبانی چندزبانه مانند mBERT، می‌توان احساسات را در زبان‌های مختلف تحلیل کرد. این امر به‌ویژه در دنیای امروز که ارتباطات بین‌المللی افزایش یافته، اهمیت زیادی دارد. این مدل‌ها با قابلیت پردازش چندین زبان به‌طور همزمان، می‌توانند در تحلیل نظرات کاربران از فرهنگ‌ها و زبان‌های مختلف به کار گرفته شوند. در نهایت، یکی از چالش‌های مهم در تحلیل احساسات، مدیریت داده‌های نامتعادل است. در بسیاری از مجموعه‌های داده، تعداد نظرات مثبت به‌طور قابل توجهی بیشتر از نظرات منفی است. استفاده از تکنیک‌هایی مانند نمونه‌برداری مجدد یا استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق خاص می‌تواند به بهبود دقت مدل‌ها در شناسایی احساسات منفی کمک کند. در مجموع، تنوع در روش‌های تحلیل احساسات به پژوهشگران و صنعت‌گران این امکان را می‌دهد که با توجه به نیازهای خاص خود، از تکنیک‌های مناسب‌تری استفاده کنند و به نتایج بهتری دست یابند.

مدل‌های زبانی پیشرفته: از RNN تا Transformers

مدل‌های زبانی پیشرفته، به ویژه RNN و Transformers، تحولاتی اساسی در زمینه تحلیل احساسات ارائه داده‌اند. RNN (شبکه‌های عصبی بازگشتی) به دلیل قابلیت‌های شان در پردازش داده‌های توالی‌دار، به طور گسترده‌ای در تحلیل متن‌های طولانی و وابسته به زمان مورد استفاده قرار گرفته‌اند. این شبکه‌ها با حفظ اطلاعات از ورودی‌های قبلی، می‌توانند احساسات را در جملات پیچیده و با ساختارهای نحوی متنوع شناسایی کنند. به عنوان مثال، در تشخیص احساسات در متونی با جملات پیچیده، RNN قادر است تا از ورودی‌های قبلی برای درک بهتر احساسات موجود در جمله استفاده کند. با این حال، RNNها به دلیل مشکلاتی مانند ناپایداری در یادگیری توالی‌های طولانی و مشکل فراموشی اطلاعات، محدودیت‌هایی دارند. این مشکلات منجر به ظهور مدل‌های پیشرفته‌تری مانند LSTM (Long Short-Term Memory) و GRU (Gated Recurrent Unit) شد که با طراحی‌های خاص خود، می‌توانند به بهبود یادآوری و پردازش اطلاعات در توالی‌های طولانی کمک کنند. از سوی دیگر، ظهور مدل‌های مبتنی بر Transformers، مانند BERT و GPT، انقلابی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کرد. این مدل‌ها به واسطه توجه چندگانه (Multi-head Attention) و ساختار غیر توالی، قادرند تا به طور همزمان به تمام کلمات ورودی توجه کنند و وابستگی‌های بین کلمات را به شکلی بهینه‌تر شناسایی کنند. به عنوان مثال، BERT با آموزش بر روی داده‌های بزرگ و استفاده از پیش‌آموزش و انتقال یادگیری، توانسته است در بسیاری از وظایف تحلیل احساسات عملکردی فراتر از RNNها و LSTMها از خود نشان دهد. در تحلیل احساسات، استفاده از Transformers به پژوهشگران این امکان را می‌دهد که با بهره‌گیری از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، به راحتی به داده‌های جدید و متنوع پاسخ دهند. این مدل‌ها می‌توانند با پردازش متن‌های حاوی احساسات مثبت، منفی یا خنثی، و با در نظر گرفتن زمینه و مفهوم کلی متن، به دقت بالایی در شناسایی احساسات دست یابند. به عنوان مثال، استفاده از BERT در تحلیل نظرات مشتریان در وب‌سایت‌های فروش آنلاین می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا احساسات مشتریان را به دقت تحلیل کرده و تصمیمات بهتری در زمینه بهبود خدمات و محصولات اتخاذ کنند. علاوه بر این، تکنیک‌های نوین مانند Fine-tuning نیز به مدل‌های Transformers این امکان را می‌دهند که با توجه به داده‌های خاص حوزه، به بهینه‌ترین حالت خود برسند. این امر به ویژه در مواردی که داده‌های کمی در دسترس است، می‌تواند بسیار کارآمد باشد. در نهایت، با توجه به ویژگی‌های منحصر به فرد هر یک از این مدل‌ها، انتخاب مناسب‌ترین مدل برای تحلیل احساسات بستگی به نوع داده‌ها، اهداف تحلیل و منابع محاسباتی در دسترس دارد. به همین دلیل، پژوهشگران و توسعه‌دهندگان در حال بررسی و مقایسه کارایی این مدل‌ها در سناریوهای مختلف هستند تا بهترین نتایج را از تحلیل احساسات به دست آورند.

کاربردهای مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات در صنایع مختلف

مدل‌های زبانی به عنوان ابزارهای پیشرفته در تحلیل احساسات، کاربردهای متنوعی در صنایع مختلف دارند و به‌طور قابل توجهی به بهبود تصمیم‌گیری و افزایش کارایی کمک می‌کنند. یکی از مهم‌ترین صنایع که از این مدل‌ها بهره‌برداری می‌کند، صنعت خرده‌فروشی است. در این صنعت، تحلیل احساسات مصرف‌کنندگان از طریق بررسی نظرات و بازخوردهای آنلاین، به برندها کمک می‌کند تا به درک بهتری از ترجیحات و نیازهای مشتریان خود دست یابند. این اطلاعات می‌تواند به بهینه‌سازی محصولات و خدمات، و همچنین طراحی کمپین‌های بازاریابی مؤثرتر منجر شود. در صنعت خدمات مالی، مدل‌های زبانی می‌توانند به شناسایی احساسات مشتریان نسبت به محصولات مالی و وضعیت بازار کمک کنند. تحلیل نظرات و مقالات خبری می‌تواند به تحلیل‌گران و مدیران سرمایه‌گذاری در پیش‌بینی روندهای بازار و شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌ها یاری دهد. این توانایی به‌ویژه در شرایط ناپایدار اقتصادی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. در حوزه سلامت، مدل‌های زبانی می‌توانند در تحلیل نظرات بیماران درباره درمان‌ها و خدمات پزشکی به کار گرفته شوند. این امر می‌تواند به مراکز درمانی در بهبود کیفیت خدمات و ارتقاء تجربه بیماران کمک کند. همچنین، تحلیل احساسات می‌تواند در شناسایی روندهای شایع بیماری‌ها و نیازهای بهداشتی جامعه نیز مؤثر باشد. در صنعت گردشگری و مهمان‌نوازی، مدل‌های زبانی به تحلیل نظرات مسافران و مشتریان درباره هتل‌ها، رستوران‌ها و جاذبه‌های گردشگری کمک می‌کنند. این داده‌ها می‌توانند به مدیریت بهبود خدمات و ارتقاء کیفیت تجربه مشتری منجر شوند. همچنین، در این صنعت، تحلیل احساسات می‌تواند به شناسایی نقاط قوت و ضعف برندها و خدمات مختلف کمک کند. در نهایت، در صنعت فناوری اطلاعات و ارتباطات، مدل‌های زبانی می‌توانند به تحلیل احساسات کاربران نسبت به نرم‌افزارها و خدمات دیجیتال کمک کنند. این اطلاعات می‌توانند به توسعه و بهبود محصولات دیجیتال و همچنین بهینه‌سازی تجربه کاربری منجر شوند. به‌طور کلی، کاربردهای مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات در صنایع مختلف نه تنها به بهبود کیفیت خدمات و محصولات کمک می‌کند، بلکه به ایجاد ارتباط مؤثرتر بین برندها و مشتریان نیز منجر می‌شود.

چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات

استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات با چالش‌ها و محدودیت‌های متعددی همراه است که توجه به آن‌ها برای بهبود دقت و کارایی این مدل‌ها ضروری است. یکی از اصلی‌ترین چالش‌ها، پیچیدگی زبان طبیعی است. زبان به دلیل تنوع و تغییرات فرهنگی، زمینه‌ای و اجتماعی، دارای ظرافت‌های خاصی است که ممکن است مدل‌های زبانی نتوانند به طور کامل آن‌ها را درک کنند. به عنوان مثال، کنایه‌ها، استعاره‌ها و بازی‌های زبانی می‌توانند تفاسیر متفاوتی را به‌وجود آورند که مدل‌های زبان ممکن است قادر به شناسایی آن‌ها نباشند. چالش دیگر، وابستگی به داده‌های آموزشی است. مدل‌های زبانی معمولاً بر اساس داده‌های بزرگ و متنوع آموزش داده می‌شوند، اما اگر این داده‌ها نماینده کامل و دقیقی از زبان و احساسات انسانی نباشند، نتایج تحلیل می‌تواند نادرست یا مغرضانه باشد. به‌خصوص در زمینه‌های خاص یا فرهنگی، کمبود داده‌های مناسب می‌تواند منجر به تحلیل‌های نادقیق شود. مسأله دیگری که باید در نظر گرفته شود، مشکل شناسایی و تحلیل احساسات چندگانه است. در بسیاری از متون، احساسات مختلف ممکن است هم‌زمان وجود داشته باشند و تشخیص آن‌ها برای مدل‌های زبان یک چالش بزرگ است. این موضوع به‌ویژه در متون اجتماعی و نظرات کاربران مشهود است که افراد ممکن است احساسات مختلفی را در یک جمله یا پاراگراف بیان کنند. علاوه بر این، مدل‌های زبانی به‌دلیل عدم توانایی در درک بافت عمیق و اجتماعی متن، ممکن است نتوانند به درستی احساسات را تحلیل کنند. برای مثال، یک جمله ممکن است در یک زمینه خاص معنادار باشد، اما در زمینه‌ای دیگر کاملاً متفاوت باشد. این فقدان درک بافت می‌تواند به نتایج نادرست منجر شود. از دیگر محدودیت‌ها، می‌توان به عدم توانایی در شناسایی احساسات غیرکلامی اشاره کرد. بسیاری از احساسات از طریق لحن، تن صدا و رفتارهای غیرکلامی ابراز می‌شوند، که مدل‌های زبانی به‌تنهایی قادر به درک آن‌ها نیستند. این جنبه به‌ویژه در تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی و ویدئوها اهمیت بالایی دارد. در نهایت، مسائل اخلاقی و حریم خصوصی نیز از چالش‌های مهم در استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات است. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های کاربران باید با دقت و احترام به حریم خصوصی آن‌ها انجام شود، و استفاده نادرست از این داده‌ها ممکن است به تبعات منفی منجر شود.

آینده مدل‌های زبانی و تحلیل احساسات: روندها و نوآوری‌ها

آینده مدل‌های زبانی و تحلیل احساسات به طور قابل توجهی تحت تأثیر پیشرفت‌های فناوری، داده‌های بزرگ و نوآوری‌های الگوریتمی خواهد بود. یکی از روندهای مهم در این زمینه، استفاده از معماری‌های پیشرفته‌تر مانند ترنسفورمرها و مدل‌های پیش-trained است که قادر به درک عمیق‌تری از زمینه‌ها و نوانس‌های زبانی هستند. این رویکردها نه تنها دقت تحلیل احساسات را افزایش می‌دهند، بلکه امکان پردازش حجم بالای داده‌ها در زمان واقعی را نیز فراهم می‌کنند. از سوی دیگر، توسعه مدل‌های چندزبانه به تحلیل احساسات در زبان‌های غیرانگلیسی کمک می‌کند و به ایجاد سیستم‌های تحلیلی جهانی‌تر می‌انجامد. این امر به ویژه در دنیای متصل امروز که محتوای دیجیتال از زبان‌های مختلف به سرعت تولید و به اشتراک گذاشته می‌شود، اهمیت دارد. همچنین، استفاده از مدل‌های ترکیبی که می‌توانند داده‌های متنی را با داده‌های صوتی و تصویری ترکیب کنند، می‌تواند به درک بهتری از احساسات منجر شود، چرا که احساسات انسان‌ها تنها در متن محدود نمی‌شوند، بلکه در سیگنال‌های غیرکلامی نیز تجلی می‌یابند. نوآوری در الگوریتم‌های یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی نیز ممکن است به بهبود کارایی مدل‌ها در تحلیل احساسات کمک کند. این الگوریتم‌ها می‌توانند با یادگیری از تجربیات گذشته، رفتارهای کاربر را پیش‌بینی کرده و به طور خودکار به تغییرات احساسات پاسخ دهند. به علاوه، استفاده از تکنیک‌های جدیدی همچون یادگیری فعال، به مدل‌ها این امکان را می‌دهد که تنها با استفاده از داده‌های کم، به یادگیری مؤثر ادامه دهند و به این ترتیب به کاهش نیاز به مجموعه‌های داده بزرگ و زمان‌بر کمک کنند. در زمینه کاربردهای عملی، مدل‌های زبانی پیشرفته می‌توانند در صنعت و بازارهای مختلف، از جمله بازاریابی، خدمات مشتری، و بهبود تجربه کاربری، به کار گرفته شوند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل احساسات در نظرات مشتریان می‌تواند به برندها کمک کند تا نقاط قوت و ضعف خود را شناسایی کرده و استراتژی‌های بهتری برای تعامل با مشتریان طراحی کنند. همچنین، در حوزه‌های اجتماعی و سیاسی، این مدل‌ها می‌توانند به شناسایی روندهای اجتماعی و تحلیل واکنش‌های عمومی به رویدادها و تصمیمات مهم کمک کنند. در نهایت، نگرانی‌ها درباره حریم خصوصی و اخلاقیات استفاده از مدل‌های زبانی نیز باید در نظر گرفته شود. با گسترش استفاده از این فناوری‌ها، نیاز به تدوین استانداردها و مقررات مناسب برای حفاظت از داده‌های شخصی و جلوگیری از سو استفاده‌های احتمالی بیش از پیش احساس می‌شود.

کلمات کلیدی

تحلیل احساسات، مدل‌های زبانی، پردازش زبان طبیعی، BERT، GPT، RoBERTa، یادگیری عمیق، کاربردهای عملی

منبع: این مقاله توسط تیم GPTGram تهیه و تولید شده است. بازنشر با ذکر منبع مجاز است.

📤 این صفحه را به اشتراک بگذارید

مقاله کاربردی یافت نشد.

💬 دیدگاه خود را ثبت کنید: