短文本上下文敏感情感分析
本文介绍了 CIDER，一种人工筛选的数据集，旨在通过上下文常识推理提取对话中的富含隐含和显式知识三元组的解释，且通过多项基准测试表明此任务的困难性和它为未来有前途的研究提供了重要的基础。
Jun, 2021
我们提出了一个新颖的个性化新闻推荐框架 (CIDER)，通过利用类别导向的意图分离和基于一致性的新闻表示来解决用户的信息过载问题，并且将类别预测作为辅助任务加入到训练过程中，提供了补充监督信号以增强意图分离，实验证明了 CIDER 相对于七种最先进的新闻推荐方法的一致性性能改进和模型准确性的显著提升。
Oct, 2023
本文探索了利用不同位置、时间和作者搜集的大量元数据来分析推文情感，并使用基于贝叶斯方法的分类器，将上述元数据与 n-grams 等标准语言特征相结合，以更准确地对推文情感进行分类。结果表明，将 Twitter 可用的丰富上下文信息整合到情感分类中是一个有希望的研究方向。
May, 2016
本研究提出了一个名为 SAIDS 的新系统，通过使用语言模型 MARBERT 和构建多个模型来预测阿拉伯语推文的情感，讽刺和方言，从而解决了情感分析中的讽刺文本情感预测之难题。该系统在 ArSarcasm-v2 数据集上的表现超越了现有模型，并能用于改善其他任务的性能。
Jan, 2023
本研究探讨了如何在 Pidgin 语境下理解情感分析，提出了一个 300 词汇表和 14,000 条推文的 Nigerian Pidgin 情感标签数据集，指出了将传统英语情感分析模型直接用于 Nigeria Pidgin 文本的缺陷。
Mar, 2020
本文针对 Reddit 上的 r/Canada 和 r/Unitedkingdom 子论坛中与 Covid-19 相关的留言进行情感分析，使用手动注释和三种机器学习算法分析留言中传递的情感，并使用 VADER 和 TextBlob 标记留言进行机器学习实验。结果表明，删除长度最短和最长的留言可以提高 VADER 和 TextBlob 在正面情感的一致性以及三种算法情感分类的 F 值。
May, 2022
本文使用多种技术，如基于词典的、机器学习和深度学习方法，对社交媒体上的评论数据进行情感分析，并提供了比较分析结果。在本研究中，我们使用了来自 Twitter、Reddit 等社交网络网站的评论等多源数据集。选择了朴素贝叶斯机器学习算法、TextBlob 词典方法和 LSTM 深度学习算法。
Dec, 2022
本文提出了一种基于人类共识的评估图像描述的新方法，包括新的基于三元组的人类注释方法、一种捕捉共识的新自动化指标（CIDEr）和包含 50 个对每个图像进行描述的句子的两个新数据集（PASCAL-50S 和 ABSTRACT-50S）。使用这种新协议评估了五种最先进的图像描述方法，并提供了未来比较的基准。
Nov, 2014
本文探讨利用 BERT 和 Deep CNN 模型通过社交媒体研究社会对 COVID-19 大流行的感知，证明了 BERT 模型在情感分析中的卓越性能。
Nov, 2022