Facebook帖子与相应的反应特征之间的关系是探索和理解的有趣主题。为了归档此目的,我们测试最先进的Sinhala情绪分析模型,用于数据集,其中包含数百万反应的十年僧伽罗柱。为建立基准和识别Sinhala情感分析的最佳模型的目标,我们还测试了同一数据集配置,其他深度学习模型迎合了情绪分析。在这项研究中,我们报告说,3层双向LSTM模型对于Sinhala情感分析的F1得分为84.58%,超越了当前的最先进的模型;胶囊B,只有设法获得82.04%的F1得分。此外,由于所有深度学习模型显示F1分数高于75%,我们得出结论,声称Facebook反应适合预测文本的情绪是安全的。
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