AI 词汇表
人工智能完整词典
多语言情感分析
自动分析用不同语言撰写的文本中表达的观点、情感和评价的过程，需要能够理解文化和语言细微差别的模型。
跨语言模型
在大型多语言语料库上预训练的神经网络架构，能够将知识从源语言转移到目标语言以进行情感分析任务。
多语言嵌入
在多种语言之间共享的词或短语的密集向量表示，允许将相似概念投影到一个共同的向量空间中，而不受原始语言的影响。
用于情感分析的机器翻译
将源语言文本翻译成单一目标语言（通常是英语），然后在翻译后的文本上应用高性能单语言情感分析模型的方法。
语码转换
说话者在同一话语中交替使用多种语言的语言现象，给标准多语言情感分析模型带来了复杂挑战。
向量空间对齐
旨在转换不同语言的嵌入空间以使其共享共同结构的数学技术，允许直接比较不同语言词汇的语义。
多语言Transformer模型（mBERT、XLM-R）
基于标记掩码并在100多种语言上训练的Transformer架构，能够为跨语言情感分析任务生成共享的上下文表示。
多语言转导
一种学习范式，模型学习直接将源语言表示映射到目标语言的情感预测，而无需经过显式翻译。
多语言平行语料库
包含文本及其在多种语言中的翻译对应版本的数据集，通常用于训练跨语言监督情感分析模型。
字符级情感分析
特别适用于具有复杂字母表或丰富形态学的语言的方法，模型从字符序列而非分词后的单词来分析情感。
跨语言领域适应
将在一个语言的特定领域训练的情感分析模型适配到不同语言的另一个领域所面临的挑战，需要强大的迁移技术。
多语言情感评估
用于衡量模型在多语言测试集上性能的特定方法和指标，考虑了语言不平衡和偏见。
低资源语言专用语言模型
针对低资源语言情感分析的专门方法，利用从资源丰富语言的迁移学习或多语言数据增强技术。
多语言文本规范化
在情感分析前应用的针对每种语言的特定语言预处理集合（去除重音、词形还原、特殊字符处理），以提高一致性。
多语言对比学习
一种训练方法，模型学习将不同语言中表达相同情感的文本表示拉近，同时将相反情感的表示推远。
端到端多语言情感分析流水线
集成了语言检测、分词、多语言编码和情感分类的统一架构，针对实时处理异质文本流进行了优化。