低リソース言語向け感情分析：ナガメス語のケース

本研究は、NLPにおける重要な問題、すなわちデータが限られた言語に対する感情分析に取り組んでいます。本論文の貢献は、低リソース言語に機械学習を適用し、感情分析の適用範囲を広げている点にあります。

• •低リソース言語であるナガメス語の感情を分析するために機械学習を適用しています。
• •限られたデータという課題に対処することで、より広範なNLP分野に貢献しています。
• •他のリソースの少ない言語に関する同様のプロジェクトに、潜在的な洞察を提供します。