Systematische Literaturübersicht zur Sentimentanalyse mit Transformern

Key Points

• Die Sentimentanalyse mit Transformern hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen und bietet verbesserte Genauigkeit und Effizienz über verschiedene Datensätze hinweg.
• Eine wichtige Erkenntnis zeigt, dass Transformermodelle traditionelle Methoden bei Textklassifizierungsaufgaben übertreffen, insbesondere im Hinblick auf das Verständnis des Kontexts.
• Die Analyse umfasst verschiedene Transformer-Architekturen und deren Anwendungen in unterschiedlichen Szenarien der Sentimentanalyse gemäß der aktuellen Literatur.
• Diese Arbeit betont die Notwendigkeit einer weiteren Erforschung von Anpassungen der Transformer, um die Rahmenbedingungen und Methodologien der Sentimentanalyse zu verbessern.