Jan, 2024

抑郁情绪多标签分类的新颖数据集

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TL;DR通过对 DepressionEmo 数据集进行情感、时间分布和语言分析，并使用文本分类方法，特别是 BERT 模型，研究表明该数据集在通过文本分析来识别抑郁症患者的情感上具有一定的价值，其中自杀意图情感所达到的最高 F1-Macro 值表明了这一点。
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发现论文，激发创造
  • EmoMent：来自南亚两国的情感注释心理健康语料库

    研究开发了一种新的情感标注的心理健康语料库 (EmoMent)，从 Sri Lanka 和印度提取了 2802 篇 Facebook 帖子 (14845 句子)，并使用 RoBERTa 模型对其进行自动分类分析，证明了情感分析的潜力。

    Aug, 2022

  • ArmanEmo：用于文本情感检测的波斯语数据集

    介绍了一个超过 7000 个波斯语句子的人工标注情感数据集 ——ArmanEmo，该数据集基于 Ekman 的六种基本情感和 “其他” 类别标注，同时提供了基于现代语言模型的情感分类基线模型。实验结果表明，该数据集具有超越现有波斯语情感数据集的更好泛化能力。

    Jul, 2022

  • GoEmotions：一份包含细致情绪的数据集

    介绍了 GoEmotions，这是目前最大的手动标注的数据集之一，其中包含 58k 英文 Reddit 评论，并将其标记为 27 种情感类别或中性。通过传递学习实验，证明了该数据集具有良好的泛化性能，BERT-based 情感检测模型取得了.46 的平均 F1 分数。

    May, 2020

  • 机器学习算法在抑郁症检测中的应用及比较

    通过分析社交媒体行为，本研究借助情感人工智能等先进技术，设计了一种自动检测社交媒体用户抑郁状况的分类器，最高准确率可达 81.79%。

    Jan, 2023

  • DeepLearningBrasil@LT-EDI-2023：探索社交媒体文本中用于检测抑郁症的深度学习技术

    本研究旨在通过深度学习方法，结合 RoBERTa 和 DeBERTa 模型，并利用 DepSign-LT-EDI 任务对社交媒体文本进行分类，进一步加强对精神健康对话的理解，最终取得了优越的性能表现，同时提供了相关代码以促进透明度和进一步发展。

    Nov, 2023

  • TamilEmo：泰米尔细粒度情感检测数据集

    在自然语言处理中，从文本输入进行情感分析既具有挑战性又有趣。然而，由于低水平语言（即泰米尔语）中的数据集缺乏，难以在这一领域进行高水平的研究。因此，我们介绍了这个标注数据集（一个包含超过 42k 个泰米尔 YouTube 评论的最大手动注释数据集，标注 31 种情绪，包括中立情绪）用于情绪识别。这个数据集的目标是改善泰米尔语中多项下游任务的情绪检测。我们还创建了三种不同的情感分组（3 类，7 类和 31 类），并在每个分组的类别中评估了模型的性能。我们的 MURIL-base 模型在我们的 3 类组数据集上达到了 0.6 的宏平均 F1 分数。在 7 类和 31 类组中，随机森林模型的宏平均 F1 分数分别为 0.42 和 0.29。

    Feb, 2022

  • 在自然环境中情感识别的图像数据集：FindingEmo

    我们引入了 FindingEmo，一个新的图像数据集，包含对 2.5 万张图片的注释，专门用于情绪识别。与现有数据集相反，它专注于描绘多个人物在各种自然、社交环境中的复杂场景，注释是整体进行的，超越了传统对人脸或单个人的关注。注释的维度包括情感价值、情感激动和情绪标签，使用 Prolific 收集注释。除了注释，我们还发布了指向原始图片的 URL 列表，以及所有相关的源代码。

    Feb, 2024

  • 探索社交媒体帖子以识别抑郁症: Reddit 数据集研究

    利用社交媒体帖子识别抑郁症的研究表明，通过对 2022 年抑郁症相关论坛 Reddit 上的热门帖子进行提取和分析，预处理后的数据输入传统机器学习模型，可达到 92.28% 的准确率。

    Apr, 2024

  • 社交媒体上识别抑郁的框架： MentalRiskES@IberLEF 2023

    本文介绍了我们参加 IberLEF 2023 中的 MentalRiskES 任务，使用传统机器学习和深度学习技术预测了个体社交媒体活动导致抑郁的可能性，其中使用 BRET-based 模型微调和使用线性回归器作为输入的句子嵌入的两种建模方法，结果表明后者获得了更好的结果。

    Jun, 2023

  • 基于文本的情感自动分类：不同数据集的比较探索

    本研究旨在探索情感分类中的新数据集和深度学习模型在数据特征不同时的表现，结果发现 RoBERTa 模型在所有情况下表现最佳，并测试了这些模型对实际社交媒体帖子的适用性。

    Feb, 2023