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ACL
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。
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3 years ago
ACL
EmpathBERT:基于 BERT 的人口统计意识共情预测框架
本文提出了基于用户信息的 EmpathBERT 模型用于预测用户在刺激性新闻文章中的情感和困境响应, 并通过多维度的比较试验证明了该模型超越了传统的机器学习和深度学习模型,强调用户信息和情感信息对于预测用户响应的重要性
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3 years ago
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