ACLApr, 2022

利用情感特征提高情感分类的 Transformer 性能

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TL;DR介绍了 PVGs AI Club 团队在 WASSA 2022 举办的情感分类共享任务中的方法。使用基于转换器模型的基准，并基于情感特定表示的两个变体，利用集成技术改善了性能，最终达到了情感分类任务的 0.619 的准确度和 0.520 的宏 F1 分数。
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发现论文，激发创造
  • WASSA@IITK 在 WASSA 2021 中：情感分类和共情预测的多任务学习和 Transformer 微调

    本文旨在通过使用深度学习模型和机器学习技术，特别是 ELECTRA 模型和多任务学习，对 WASSA 2021 共享任务中的情感预测和情感分类进行建模，并在两个子任务中取得了不俗的成绩。

    Apr, 2021

  • PVG at WASSA 2021: 基于 Transformer 的多输入，多任务架构用于共情和痛苦预测

    本研究使用多输入、多任务框架，对情感评分、情感和共情分类的 WASSA 2021 共享任务进行了解决方案，并将文本数据、心理测验得分、人口统计特征和原始情绪及共情的内在相互依赖性纳入考虑范畴，进而在困难的文本数据中预测了这些情绪的强度。

    Mar, 2021

  • 利用心理语言学特征和 Transformer 提升基于文本的情感检测的泛化能力

    本文采用基于转换器模型和双向 LSTM 网络的方法，结合心理语言学特征进行基于文本的情感检测，在两个基准数据集中表现出可比性，在六个统一情感数据集的迁移学习实验中表现出强大的跨领域泛化功能。

    Dec, 2022

  • 基于 Transformer 的情感检测：一项比较研究

    本研究探讨了基于 Transformer 模型在文本数据情感分类上的应用。我们训练和评估了几种预训练 Transformer 模型，并对 Transformer 层的微调、可训练性以及文本数据预处理等因素进行了分析。我们的分析发现，常用的技术，如去除标点符号和停用词，可能会影响模型的性能。这可能是因为 Transformer 模型的优势在于理解文本中的上下文关系，而标点符号和停用词仍然可以传达情感或强调，去除它们可能会破坏这种上下文。

    Mar, 2024

  • 基于 Transformer 的情感检测集成方法

    本文介绍我们在 WASSA 2022 共享任务中使用 ELECTRA 和 BERT 模型解决情感检测问题的贡献，通过对一篇文章进行分类，识别离散的情感，如悲伤、惊讶、中性、愤怒、恐惧、厌恶、快乐。我们的代码库和 WandB 项目公开可用，并取得了 F1 分数为 62.76％的成果。

    Mar, 2022

  • 使用 Transformer 模型集合的共情和苦恼检测

    该论文介绍了作者对于 WASSA 2023 的共享任务中的移情、情感和个性的方法。通过使用基于 BERT 模型的几种方法，以及尝试多种集成的方法，最终在感同身受和痛苦检测子任务中取得了排名第三的 Pearson 相关系数得分为 0.346。

    Dec, 2023

  • 基于多尺度 Transformer 网络的多生理信号情感识别

    本文提出了一种高效的基于多尺度 Transformer 的方法，用于从生理数据中识别情感，并且利用多模态技术和缩放数据建立内部身体信号与人类情感之间的关系。同时使用高斯变换技术优化信号编码效果，并在 EPiC 比赛的 CASE 数据集上取得了 RMSE 得分 1.45 的好成绩。

    May, 2023

  • 情感、情绪和强度预测的多任务集成框架

    本文研究使用多任务组合框架解决情感和情绪分析中的三个问题，并通过使用卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门限循环单元网络（GRU）等三种深度学习模型以及手工特征表示进行预测，实验结果显示出本文提出的多任务组合框架的有效性，对于大部分问题和领域都获得了 2-3 个百分点的性能改进。

    Aug, 2018

  • 基于大型预训练语言模型的实用文本分类

    本文提出利用大规模无监督语言建模与微调相结合的方法来解决情感多维度分类问题，并在 SemEval2018 Task 1:E-c 上获得竞争力和实际应用价值，成果表明这种方法可以用于真实情感分类任务。

    Dec, 2018

  • 基于多任务学习的多情感描述符合集模型

    本文介绍我们在第四届野外情感行为分析竞赛中提交的方法，将提供的面部和面部周围背景的完整信息用于多任务学习挑战，使用 InceptionNet V3 模型提取深度特征，从而得出对情绪的分类和评估

    Jul, 2022