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BanglaRhet: valutazione comparativa di modelli classici e transformer per il rilevamento della retorica e della persuasione nei discorsi politici in bengalese
Il discorso politico ricorre spesso al linguaggio retorico e persuasivo per costruire narrazioni, influenzare l’opinione pubblica e mobilitare il pubblico. Sebbene l’elaborazione del linguaggio natura

- arXiv
- 2610.09464
- Pubblicato
- 2026-10-07
- Autori
- Rohit Kumar Sen, Anik Chowdhury
Abstract degli autori
Il discorso politico ricorre spesso al linguaggio retorico e persuasivo per costruire narrazioni, influenzare l’opinione pubblica e mobilitare il pubblico. Sebbene l’elaborazione del linguaggio naturale in bengalese abbia compiuto progressi nell’analisi del sentiment e nell’estrazione delle opinioni, la valutazione comparativa sistematica dei modelli transformer per il rilevamento dettagliato delle tecniche retoriche e persuasive nei discorsi politici in bengalese resta in gran parte inesplorata. Questo articolo presenta uno studio comparativo di modelli basati su transformer per rilevare la forma retorica e l’intento persuasivo nel discorso politico in bengalese. Utilizzando BanglaRhet, un corpus annotato manualmente di 30.289 segmenti di discorsi politici in bengalese raccolti da fonti di notizie politiche accessibili al pubblico, definiamo due compiti di classificazione supervisionata a etichetta singola: il rilevamento delle tecniche retoriche (contrasto, ripetizione, esagerazione, metafora, domande retoriche) e quello delle tecniche persuasive (attribuzione della colpa, invito all’azione, appello all’unità, appelli morali, emotivi e logici). Valutiamo quattro modelli basati su transformer, BanglaBERT, BanglaBERT-Base, SahajBERT e XLM-RoBERTa-Base, confrontandoli con baseline classiche basate su TF-IDF. BanglaBERT ottiene le prestazioni migliori, con un macro-F1 del 65,40% nel rilevamento delle tecniche retoriche e del 66,46% nel rilevamento delle tecniche persuasive, superando la migliore baseline classica ottimizzata rispettivamente di 19,2 e 13,8 punti macro-F1. L’analisi per classe indica che gli errori sono associati soprattutto alla sovrapposizione semantica tra le etichette, al linguaggio figurato e allo squilibrio tra le classi. I risultati forniscono prime baseline di riferimento per l’analisi del discorso politico in bengalese attenta alla retorica e alla persuasione e sottolineano la necessità di modelli sensibili al contesto e capaci di assegnare più etichette.
Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.
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