Aug, 2023

使用 Viterbi 算法和迁移学习进行推文情感提取

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TL;DR通过改进 Viterbi 算法以接收预训练模型参数，引入置信度评分和向量作为内部评估模型的指标，然后提出了一种微调非参数模型的方法，研究着重于通过置信度评分向量准确确定情感预测的状态并改进模型。
发现论文，激发创造
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    本文提出了一种方法，通过将中性情绪加入到包含恐惧、悲伤、喜悦和愤怒四种情绪的基准数据集中，构建了一个平衡的数据集。在这个扩展数据集上，我们研究了支持向量机（SVM）和双向编码器表示转换器（BERT）在情感识别中的应用，并提出了一种将两种模型结合的新型集成模型。实验结果表明，该模型在推特情感识别中实现了 0.91 的准确率。

    Aug, 2022

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    Nov, 2023

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    本文描述了对库尔德语数据的情感分析数据集的收集和注释，并探讨了几种经典的机器学习和神经网络技术以及数据增强的方法。我们证明了数据增强可以在难度较大的情况下实现高的 F1 分数和准确性。

    Apr, 2023

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    May, 2022

  • 基于情感驱动的金融收益预测：一种贝叶斯增强的 FinBERT 方法

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    Mar, 2024

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    金融情感分析中的预训练语言模型和迁移学习原则可有效解决特殊的金融领域情感分析困难，同时考虑到像 COVID 这样疫情的因素，对两组不同数据进行情感分析，并使用较小的训练集对模型进行微调。

    Apr, 2024

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    Feb, 2023

  • MITRE 参加 SemEval-2016 任务 6：基于迁移学习的立场检测

    使用远程监督学习的 Word2Vec Skip-Gram 模型，以及递归神经网络，识别推文作者态度的高效系统。

    Jun, 2016

  • 利用机器学习方法分析航空公司乘客推文情感

    本研究旨在使用机器学习方法分析 Twitter 上提到的航空公司航班服务的客户满意度，通过情感分析、词汇分析和时间序列分析，检测顾客情感的异常波动，以帮助航空公司及其他客户面对顾客的快速变化而采取适当措施。

    Sep, 2022

  • 使用 Word2vec 进行引用文献情感分析

    本文探讨了利用 word2vec 从 ACL - 嵌入中学习词向量并利用支持向量机进行分类来进行引文情感分析的方法，并发现手工设计的特征在整体分类上表现更好。

    Apr, 2017