یادگیری عمیق در زبان شناسی: تحلیل احساسات و مطالعات تحول زبان

این مقاله به بررسی نقش یادگیری عمیق در پژوهش های زبان شناسی، با تمرکز بر تحلیل احساسات و مطالعات تحول زبان می پردازد. تکنیک های یادگیری عمیق، شامل شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs) و مدل های مبتنی بر ترانسفورمر مانند BERT، در تحلیل احساسات با توانایی تشخیص الگوهای احساسی پیچیده در حجم های بزرگی از داده های متنی، انقلابی ایجاد کرده اند. این پیشرفت ها موجب کاربردهای گسترده در حوزه هایی چون رصد رسانه های اجتماعی و تجارت الکترونیک شده است. در حوزه تحول زبان، مدل های دینامیک و جاسازی ها، تغییرات معنایی و ساختاری زبان را آشکار کرده و به محققان کمک می کنند تا تاثیرات فرهنگی و زمینه ای بر زبان را در طول زمان ردیابی کنند. روش هایی مانند یادگیری انتقالی همچنین به مطالعات بین زبانی کمک کرده اند، به ویژه در زبان های کم منابع که مدل های چندزبانه دسترسی را افزایش داده اند. این مقاله به بررسی معماری های اصلی یادگیری عمیق و کاربردهای خاص آن ها در تحلیل احساسات و شناسایی تغییرات زبان می پردازد و چالش های تفسیرپذیری، کمبود داده و ملاحظات اخلاقی را مطرح می کند. با ترکیب دیدگاه های تحلیل احساسات و تحول زبان شناختی، این پژوهش بر نقش تحول آفرین یادگیری عمیق در پیشبرد فهم احساسات در زمان واقعی و حفظ زبان های تاریخی تاکید می کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، تحلیل احساسات ، تحول زبان ، تحلیل بین زبانی ، یادگیری انتقالی