Advancing Sentiment Analysis in Serbian Literature: A Zero and Few-Shot Learning Approach Using the Mistral Model

Milica Ikonic Nešić; Saša Petalinkar; Mihailo Škorić; Ranka Stanković; Biljana Rujević

Rezultati

eNauka > Rezultati > Advancing Sentiment Analysis in Serbian Literature: A Zero and Few-Shot Learning Approach Using the Mistral Model

Naziv:	Advancing Sentiment Analysis in Serbian Literature: A Zero and Few-Shot Learning Approach Using the Mistral Model
Autori:	Milica Ikonic Nešić; Saša Petalinkar; Mihailo Škorić ; Ranka Stanković ; Biljana Rujević
Ostala autorstva:	Nicoletta Calzolari; Min-Yen Kan; Veronique Hoste; Alessandro Lenci; Sakriani Sakti; Nianwen Xue
Godina:	2024
Publikacija:	Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation, Sofia, Bulgaria, 9-10 September 2024
Izdavač:	LREC \| COLING
Tip rezultata:	Konferencijski rad
WoS-ID:	001324798800008
URI:	http://zaposleni.fil.bg.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/1/5181 https://enauka.gov.rs/handle/123456789/932715 http://dr.rgf.bg.ac.rs/s/repo/item/8805 https://dr.rgf.bg.ac.rs/s/repo/item/8805
Projekat:	TESLA TESLA
M-kategorija:	Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Google Scholar^TM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.