58、孟加拉语情感检测与音译研究：模型、挑战与方法

孟加拉语情感检测与音译研究：模型、挑战与方法

在自然语言处理领域，孟加拉语的情感检测和音译是两个重要且具有挑战性的研究方向。本文将深入探讨这两个领域的相关研究，包括提出的模型、面临的挑战以及相应的解决方法。

一、孟加拉语音译模型研究

在音译研究方面，提出了一种基于字符的音译模型，并在选择特征时考虑了上下文信息。该研究引入了基于二进制编码的特征表示方法，用于孟加拉语到英语的机器音译，并将其与广泛使用的独热编码方法进行了比较。

为了测试该方法，使用了支持向量机（SVM）和随机森林分类器（RFC）模型。实验结果显示，使用Dakshina数据集的RFC模型取得了最高的TU级别准确率，达到了80.78%，Top - 1准确率为51.01%。

在训练和测试时间方面，二进制编码在SVM和RFC模型中都带来了显著的减少。对于Dakshina数据集，由于采用了二进制编码，SVM模型的训练和测试时间分别减少了340.22倍和4.4倍。同样，在RFC模型中，二进制编码的训练时间减少比例达到了10.28，超过了独热编码的性能。在考虑NEWS 2018数据集时，这种影响也很显著，SVM和RFC的训练时间减少比例分别为88.88和8.16。

与独热编码的数据表示方法相比，该方法在处理大型数据集时，在内存、训练和测试时间要求上有显著的降低，尤其是对于两个数据集中的SVM模型。该研究在Dakshina数据集和NEWS 2018数据集上对提出的方法进行了评估，这些数据集包含了字典单词、未登录词和音译词。该框架还可以扩展到英语到孟加拉语的反向音译，并且可以应用于涉及其他源语言的音译任务，此外，还可以考虑基于深度学习的方法。

以下是不同模型在不同数据集上的性