論文の概要: KuBERT: Central Kurdish BERT Model and Its Application for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16804v1
• Date: Sat, 20 Sep 2025 20:44:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.981269
• Title: KuBERT: Central Kurdish BERT Model and Its Application for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: KuBERT:中央クルド系BERTモデルと感性解析への応用
• Authors: Kozhin muhealddin Awlla, Hadi Veisi, Abdulhady Abas Abdullah,
• Abstract要約: 本稿では,変換器からの双方向表現(BERT)を自然言語処理技術に統合することにより,中央クルド語に対する感情分析の研究を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.979204203262436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper enhances the study of sentiment analysis for the Central Kurdish language by integrating the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) into Natural Language Processing techniques. Kurdish is a low-resourced language, having a high level of linguistic diversity with minimal computational resources, making sentiment analysis somewhat challenging. Earlier, this was done using a traditional word embedding model, such as Word2Vec, but with the emergence of new language models, specifically BERT, there is hope for improvements. The better word embedding capabilities of BERT lend to this study, aiding in the capturing of the nuanced semantic pool and the contextual intricacies of the language under study, the Kurdish language, thus setting a new benchmark for sentiment analysis in low-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変換器からの双方向エンコーダ表現(BERT)を自然言語処理技術に統合することにより,中央クルド語に対する感情分析の研究を強化する。 クルド語は低リソース言語であり、最小限の計算資源を持つ高いレベルの言語多様性を持ち、感情分析をやや困難にしている。 以前、これはWord2Vecのような伝統的な単語埋め込みモデルを使用して行われたが、新しい言語モデル、特にBERTの出現により、改善への期待が高まった。 BERTのより良い単語埋め込み能力は、この研究に寄与し、ナンスドセマンティックプールの取得と、研究中の言語であるクルド語(英語版)の文脈的複雑さを補い、低リソース言語における感情分析のための新しいベンチマークを設定できる。

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